计算机应用研究

作者：李飞,张宏鸣,蔡晓妍,刘斌,郭蓝天,

单位：1.西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨陵712100；2.西北工业大学自动化学院,西安710072；

关键词：多关系图,词向量,查询向量,带重启的随机游走,个性化推荐,

基金：国家自然科学基金资助项目(41771315,41301283,41371274)；国家重点研发计划资助项目(2017YFC0403203)；欧盟地平线2020研究与创新计划资助项目(GA:635750)；陕西省自然科学基金面上项目(2017JM6059)；；

为充分利用文本内容的上下文信息，结合图模型及查询向量的构建方法，提出一种融合查询内容信息的个性化引文推荐方法。通过三种论文信息构建三层图模型，并在不同层上设置不同参数，调整节点向不同层次的跳转概率；利用word2vec技术构建的查询向量，可以有效利用文本上下文内容信息，使相似的文章在距离上更加接近，进而对候选文章进行评分预测与论文推荐。在association of computational linguistics anthology network数据集上进行计算分析，相同查询下与原有的方法相比在recall@N上平均提高约7%，在NDCG@N上平均提高约11%。实验结果表明该方法可以使引文推荐的质量得到有效的提升，能够获得较好的推荐效果。

来源：2019年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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