为满足情报学科研人员对跨学科论文的需求,本文构建了基于学术网络的跨学科论文推荐模型。首先,根据论文关键词耦合网络及作者对论文的引用网络特征,挖掘作者与论文的相关性,实现基于关键词耦合的论文推荐;其次,利用作者引文耦合网络特...为满足情报学科研人员对跨学科论文的需求,本文构建了基于学术网络的跨学科论文推荐模型。首先,根据论文关键词耦合网络及作者对论文的引用网络特征,挖掘作者与论文的相关性,实现基于关键词耦合的论文推荐;其次,利用作者引文耦合网络特征及作者跨学科引用关系、论文共被引关系与论文的学科属性,分别挖掘作者与论文的跨学科性,并计算跨学科性相似度,实现基于学科相似性的论文推荐;最后,结合基于关键词耦合的论文推荐和基于学科相似性的论文推荐,实现跨学科论文混合推荐。以CSSCI(Chinese Social Sciences Citation Index)数据库中的数据对模型进行验证,实证结果表明,本文提出的推荐模型推荐结果具备跨学科性;与基于关键词耦合的论文推荐方法相比,结合跨学科特征后在作者推荐成功率、平均准确率和平均召回率上均有提高。展开更多
文摘为满足情报学科研人员对跨学科论文的需求,本文构建了基于学术网络的跨学科论文推荐模型。首先,根据论文关键词耦合网络及作者对论文的引用网络特征,挖掘作者与论文的相关性,实现基于关键词耦合的论文推荐;其次,利用作者引文耦合网络特征及作者跨学科引用关系、论文共被引关系与论文的学科属性,分别挖掘作者与论文的跨学科性,并计算跨学科性相似度,实现基于学科相似性的论文推荐;最后,结合基于关键词耦合的论文推荐和基于学科相似性的论文推荐,实现跨学科论文混合推荐。以CSSCI(Chinese Social Sciences Citation Index)数据库中的数据对模型进行验证,实证结果表明,本文提出的推荐模型推荐结果具备跨学科性;与基于关键词耦合的论文推荐方法相比,结合跨学科特征后在作者推荐成功率、平均准确率和平均召回率上均有提高。
