Recommendation of Academic Papers based on Heterogeneous Information Networks

机译：基于异构信息网络的学术论文推荐

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The rapid advance in science and technology is made possible by research conduct and breakthroughs in a wide range of fields, which have resulted in a large number of academic papers. Searching through the enormous literature to find relevant information of one's research interest has become an increasingly important yet challenging problem for many researchers. Most existing methods for academic paper recommendation are based on the analysis of paper contents and only meet with limited success. We propose a novel method based on heterogeneous information networks for academic paper recommendation, referred to as HNPR. This method considers the citation relationship between papers, the collaboration relationship between authors, and the research area information of papers to construct two types of heterogeneous information networks. In such networks, a random walk-based strategy is used to simulate natural sentences for the discovery of relevance between two papers according to a mature natural language processing model. Extensive experimental results using real data in public digital libraries show that HNPR significantly improves the accuracy of academic paper recommendation in comparison with traditional content-based recommendation methods.

机译：科学和技术的快速进步是通过在广泛的领域中的研究行为和突破来实现，这导致了大量的学术论文。在寻找巨大的文学中寻找一个人的研究兴趣的相关信息已经成为许多研究人员越来越重要的问题。最现有的学术论文推荐方法是基于纸质内容的分析，只会符合有限的成功。我们提出了一种基于非均匀信息网络的新型方法，用于学术论文建议，称为HNPR。该方法考虑论文之间的引文，作者之间的协作关系以及论文的研究区信息，以构建两种类型的异构信息网络。在这种网络中，基于随机的行走策略用于模拟根据成熟的自然语言处理模型在两篇论文之间发现相关性的自然句子。在公共数字图书馆中使用真实数据的广泛实验结果表明，与基于传统的内容的推荐方法相比，HNPR显着提高了学术纸质建议的准确性。

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来源
《IEEE/ACS International Conference on Computer Systems and Applications》|2020年|1-6|共6页
会议地点
作者
Nana Du; Jun Guo; Chase Q. Wu; Aiqin Hou; Zimin Zhao; Daguang Gan;
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会议组织
原文格式 PDF
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中图分类
关键词
Collaboration; Internet; Databases; Natural language processing; Libraries; Data mining; Context modeling;

机译：协作;互联网;数据库;自然语言处理;图书馆;数据挖掘;上下文建模;

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