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摘要
[目的/意义]为满足突发事件下的公众信息需求，提出一种面向应急需求的科技文献推荐与知识抽取模型，为公众推荐与其应急需求相关的高质量文献及科技知识。[方法/过程]首先，对微博平台中包含“阳康”“后遗症”的新冠相关博文进行聚类，挖掘并归纳公众应急需求。其次，对文献进行主题建模，抽取文献的主题关键词并与需求进行相似度计算，取相似度大于阈值的文献形成候选推荐文献集；最后，综合考虑相似度、创新性、学术影响力、Altmetric四个指标对文献进行排序，并对推荐文献进行基于规则的知识抽取，获取文献中的科技知识。[结果/结论]将公众应急需求归纳为六类，分别为轻型症状、康后运动、防护措施、二次感染、心理健康、营养管理。[创新/局限]本研究根据公众需求向社交媒体用户推荐高质量文献及科技知识。未来将调查更多类型的突发事件，对不同事件下的公众应急需求进行挖掘与文献推荐。
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