融入数学表达式特征的科技论文个性化推荐

作者:李晓雨 刊名: 上传者:骆春艳

【摘要】为了解决科研人员在科技论文的检索中会遇到的问题,科技论文的个性化推荐研究成了热门之一。针对现在数学表达式对科技信息发展的重要性,为了提高科技论文推荐的准确性,本文提出一种在基于普通文本推荐的基础上,融入了数学表达式特征的个性化推荐方法。首先,该方法利用用户以数学表达式为关键字对论文的历史查询,对数学表达式进行特征提取,产生特征向量,为论文相似度的计算打下基础。然后,对用户下载的论文和用户的历史查询进行分析,利用本体知识和特征向量形成用户的兴趣模型,找到相似用户。最后,设计推荐算法,将认为对用户可能有用的论文推荐给用户。本文最后根据推荐系统的评价指标召回率、精确率和F1_Measure指标对本文提出的推荐方法进行度量,验证了本文方法的有效性。

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河北大学 硕士 2017 融入数学表达式特征的科技论文个性化推荐 Scientific Papers Personalized Recommendation Combined with the Mathematical Expressions Characteristics 李晓雨 罗文劼;郑新永 工程硕士-计算机技术(专业学位) 为了解决科研人员在科技论文的检索中会遇到的问题,科技论文的个性化推荐研究成了热门之一。针对现在数学表达式对科技信息发展的重要性,为了提高科技论文推荐的准确性,本文提出一种在基于普通文本推荐的基础上,融入了数学表达式特征的个性化推荐方法。首先,该方法利用用户以数学表达式为关键字对论文的历史查询,对数学表达式进行特征提取,产生特征向量,为论文相似度的计算打下基础。然后,对用户下载的论文和用户的历史查询进行分析,利用本体知识和特征向量形成用户的兴趣模型,找到相似用户。最后,设计推荐算法,将认为对用户可能有用的论文推荐给用户。本文最后根据推荐系统的评价指标召回率、精确率和F1_Measure指标对本文提出的推荐方法进行度量,验证了本文方法的有效性。 In order to solve the problems that the researchers encounter in the search of scientific papers,the personalized recommendation of scientific papers has become one of the hot researches.Aiming at the importance of mathematical expressions on the development of scientific and technological information as well as in order to improve the accuracy of the recommendation of scientific papers,a method that is combined with mathematical expressions characteristics based on the traditional recommendation is proposed.Firstly,the method makes use of the user' historical queries which are based on mathematical expressions,the formulae's characteristics are extracted to generate the feature vectors which will lay the foundation for the calculation of the similarity of the papers.Secondly,the method analyzes the user's downloaded papers and historical queries,and uses the ontology and feature vector to form a model of the user interest,then to find the user's similar neighbors.Finally,the recommended algor

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