一种改进的个性化查询引文推荐方法

作者：李飞; 张宏鸣^*; 蔡晓妍; 刘斌; 郭蓝天

来源：计算机应用研究, 2019, 36(08): 2289-2293.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0086

• 多关系图
• 词向量
• 查询向量
• 带重启的随机游走
• 个性化推荐

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。

• 单位
  西北工业大学; 西北农林科技大学; 自动化学院