基于引文和标签的论文推荐算法研究

设计一个共联与标签相结合的论文推荐模型.首先,提出在传统共联算法上根据引文被引用次数(引文热度)赋权,减小热门引文对计算论文间相关性的影响程度.其次,建立多级分类标签对论文进行层次分类,建立论文在研究主题和行文结构上的分类树,并提出了父级和跨度的概念,从论文研究课题的深度和广度方面讨论两篇论文之间的相关性,给用户提供高质量的推荐服务.

基于双塔卷积模型的短信分类方法

短信是当今社会人们常用的通知性工具,快速从海量短信数据获取关键信息,将会对人物行为分析产生重要作用。在短信分析中,为解决数据不均衡条件下单标签文本分类效果不佳的问题,有效使用多级标签间的关联信息,针对短信信息提出了一种基于多标签关联的双塔卷积模型(Du-CNN)。该方法使用多级标签中上级标签预测的特征对下级标签预测的引导,对短信内容进行分类,有效提升了短信分类的效果。