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一种结合标签数据的二部图模型学术论文推荐方法

摘要

本发明是一种结合标签数据的二部图模型学术论文推荐方法。由于论文的标签以简短的语义概述了论文的主旨内容,本发明将论文中的标签信息自然的添加到论文的内容信息中,结合论文的引用关系和用户收藏论文的关系,构建了一个二部关系图,运用重启动的随机游走算法提出了一个高效解决学术论文推荐冷启动问题的图模型方法。该模型仅仅添加了少部分的相似度关系,因此该模型降低了参数优化过程中消耗的资源。同时,由于该模型充分利用了数据中的各种信息,尤其是论文的标签信息,保证了论文推荐的精度。本发明在一个真实的数据集上进行了相关的实验,得到了较好的实验结果。

著录项

  • 公开/公告号CN105893585B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201610205785.5

  • 申请日2016-04-05

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2022-08-23 10:31:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-26

    授权

    授权

  • 2016-09-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20160405

    实质审查的生效

  • 2016-09-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/30 申请日:20160405

    实质审查的生效

  • 2016-08-24

    公开

    公开

  • 2016-08-24

    公开

    公开

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