结合文本与隐反馈信息的学术论文推荐方法

作者：陈雨民; 李东喜; 闫一帆; 吕传建; 陈泽华^*

来源：小型微型计算机系统, 2023, 44(11): 2471-2476.

DOI：10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2022-0158

• 学术论文推荐
• 文本信息
• 语义关系
• 隐反馈信息
• 注意力机制

现有的学术论文推荐方法没有充分利用学术论文的结构化特点去捕捉标题摘要之间的语义关系.因此，提出一种结合文本与隐反馈信息的学术论文推荐方法.首先，通过预训练BERT模型获得标题摘要中单词的向量表示.其次，提出标题摘要注意力机制捕捉标题摘要之间的语义关系获得论文向量表示.最后，结合改进的神经协同过滤模型处理用户-论文隐反馈信息实现推荐.在CiteULike-a和CiteULike-t数据集上进行实验，本文方法相较基准方法在HR、NDCG两项指标上分别提升5.8,6.2个百分点，验证了本文方法提升学术论文推荐质量的有效性.

• 单位
  太原理工大学