融合异质图表示学习与注意力机制的可解释论文推荐

学术论文推荐旨在为研究人员从海量学术资源中快速筛选出感兴趣的论文。现有论文推荐方法主要基于论文标题等文本内容和引用关系等进行推荐,使得蕴含丰富语义的多源学术信息的表示学习不够充分,制约了推荐准确度的进一步提升。同时,当前方法往往关注论文推荐的准确性,而忽略了可解释性,降低了论文推荐系统的可信度和用户满意度。为解决上述问题,本文提出了一种融合异质图表示学习与注意力机制的可解释论文推荐方法,该方法能够有效利用异质学术图中的语义信息,为推荐结果提供文本解释说明。具体来说,首先,提出了一种基于异质图表示学习与注意力机制的论文推荐模型,融合多源学术信息来构建语义丰富的异质学术图,并利用注意力机制学习不同节点和元路径的重要性,以获得更准确的节点表示。其次,提出了一种基于特征的文本解释生成模型,该模型将可解释文本生成方法引入论文推荐场景,能够在为作者提供推荐列表的同时生成文本解释,以告知其推荐缘由,从而提高论文推荐的可解释性。最后,构建了一个包含论文元数据、特征词、引用上下文的学术数据集,基于该数据集的对比实验结果表明,本文提出的基于异质图表示学习与注意力机制的论文推荐模型推荐准确度更高,解释生成模型能够为论文推荐结果提供质量较高的可解释文本说明。