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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李响 谭静
[目的/意义]提出一种基于潜在语义分析和最大边缘相关性的方法,向用户推荐具有高相关多样性的学术论文。[方法/过程]首先采用潜在语义分析方法处理高维词项—文档空间和用户兴趣向量,取相似度大于阈值的文献形成备选相关文献集;然后根据信息新颖度的思想,利用引文分析方法计算备选文献的差异性;最后使用最大边缘相关性方法处理备选相关文献,形成冗余度小相关多样性高的推荐论文集。[结果/结论]实验结果表明,该方法的推荐准确率和多样性优于其他两种基准方法。[局限]随着文本数据维数增加,算法的时间复杂度增加,耗时增加。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘旭晖
[目的/意义]科技文献推荐是指根据学者的研究兴趣,自动地为其推荐文献资源。借助于文献推荐,学者可以快速发现优质文献,提高论文的撰写效率。[方法/过程]首先,获取学者已经发表的学术论文,以此为依据分析其研究兴趣;其次,分别从学者研究兴趣与待推荐文献的语义相关性、待推荐文献集合的主题多样性以及影响力3个维度为待推荐文献建模;最后,综合考虑这3个因素为学者推荐科技文献。[结果/结论]实验结果表明,与传统的推荐模型相比,文章提出的融合主题多样性与影响力的科技文献推荐算法能够更好地刻画待推荐文献的特征,进一步提高文
关键词：
文献推荐 主题相关性 主题多样性 影响力
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
陈长华 李小涛 邹小筑 叶志锋
为提高图书馆文献个性化推荐的效率和用户满意度,文章提出了一个面向科研人员的个性化学术论文推荐方法:将科研人员与学术论文映射至特征空间中,基于word2vec进行建模,并通过加权相似性度量,计算待推荐论文与研究者已发表论文间的相似度,进行个性化推荐。
关键词：
推荐系统 学术论文 Word2Vec
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李默 梁永全 赵建立
针对数字图书馆学术资源信息过载问题,提出了一种融合相似性评价、信任度与社会网络的学术资源推荐方法。该方法利用信任度分析与社会网络关系挖掘技术对协同过滤推荐方法进行了改进,并综合考虑了用户特征因素对推荐结果的影响。实验结果表明,本方法在预测准确度和覆盖率指标上均优于其他推荐方法,显著提高了学术资源推荐系统的推荐质量。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
林歌歌 侯海燕 梁国强 胡志刚
[目的/意义]基于引用动机的学术论文影响力分类测评是科研管理与情报学领域重要的研究内容，通过对引用动机多样性的研究，以期为科研成果影响力分类评估提供一定理论基础与科学依据。[方法/过程]依据Web of Science（WoS）“富集引文”（Enriched Cited References，ECR）引用动机分类，将引用动机分为背景、基础、支持等5类，提出了基于引用熵的引用动机多样性测度方法，并以“新型冠状病毒”（COVID-19）相关研究为案例进行了实证研究。[结果/结论]超过90%的学术论文其被引动机是多样性的（引用熵为0.2～0.8）。学术论文引用熵越大，其在支持、基础、差异引用动机上获得的被引次数越多，两者呈现正相关关系。然而，ECR文献主要集中在2019年之后，基于ECR引用动机的学术论文影响力分类测度仅适用衡量此时间点后发表的论文。结合引用动机的学术影响力分类评价，为构建以质量、绩效、贡献为核心的评价指标提供了借鉴，为进一步完善引文分析、科技评价、前沿识别等提供了切实可行的方法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
魏明坤
[目的/意义]社交媒体环境下,补充计量指标成为影响力评价方法的重要组成部分,文章以学术论文进入流通领域开始其影响力分析,随着学术论文进入交流传播过程,其次生影响力随之产生。分析学术论文次生影响力能更好了解学术论文在交流传播过程中对其他学术活动和学术成果产生的作用。[方法/过程]文章以基本科学指标数据库(Essential Science Indicators,ESI)和Web of Science核心数据库收录的论文为研究对象,通过SPSS统计软件对学术论文社交媒体指标与引文指标的相关性进行分析。[结果/结论]研究发现社交媒体指标与引文指标呈弱相关,表明社交媒体指标与引文指标测度学术论文的次生影响力不尽相同,二者不具替代性。最后,在学术论文影响力评价指标分析的基础上,提出次生影响力系数,以期在学术论文贡献度进行其次生影响力测度。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
许钦亚 薛秋红 钱力 刘会洲 刘鲁静
[目的/意义]学术论文的语步结构对读者深入理解内容和快速定位关键信息具有重要作用，本文旨在研究全文语步识别方法，以快速获取学术论文的核心内容，推动智能化的语义检索。[方法/过程]在当前语步识别方法方面的相关研究的基础上，提出一种融合ChatGPT数据增强和预训练语言模型的细粒度语步识别模型SciBERT-HAMI模型。该模型利用原始文本，通过ChatGPT大模型进行语料扩充，以增加训练数据的多样性和数量；使用分层神经网络模型学习论文的“词—句—章节”语义特征表示，以捕捉不同层次的语义信息；将SciBERT的词嵌入表示作为输入，并使用分层神经网络模型与FocalLoss损失函数进行细粒度语步识别模型训练。[结果/结论 ]结合ChatGPT数据增强策略，SciBERT-HAMI-DA模型在CoreSC和AZ数据集的F1值分别为0.731和0.741，对比实验表明，所提模型在论文全文细粒度语步识别任务上性能得到有效提升，并通过消融实验验证数据增强和模型组件的有效性。融合预训练语言模型与ChatGPT数据增强，全文语步识别模型的预测效果得到有效提升，有助于推动学术研究的自动化与智能化。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
惠淑敏
认为学术论文评价方法在引导基础研究人员行为和科研产出方面具有重要作用,故有必要制定成本合理、科学公正的评价体系。以文献[3]提出的论文推荐-传播模型为基准,通过控制评价信息中大同行和小同行的比例、评价对象的选择方法以及给推荐者赋权3个策略来优化推荐-传播模型的学术评价功能。运用仿真方法验证优化策略的有效性后,提出利用平台用户的推荐-传播行为,自动计算学术论文影响指数、质量指数和价值指数的方法,从而构建一种新的学术论文评价方法。
关键词：
评价功能 协同过滤 同行评议 优化策略
[期刊] 工业工程
[作者]
王临科 蒋祖华 李心雨
工程问题的解决涉及到多个学科和专业的知识,主题单一的推荐列表已无法满足当前工程领域用户对知识多样性的需求。对此提出一种基于知识主题网络的多样性工程领域知识推荐方法(topic diversity collaborative filtering,TDCF)。该方法构建有向图形式的知识主题网络,定义并计算用户对知识主题的专业度;提出考虑用户专业度的评分矩阵预填充方法以缓解评分矩阵稀疏问题;利用知识主题网络和用户专业度改进传统协同过滤推荐算法中的用户相似度计算方法,从而有针对性地提升推荐结果多样性,进而提高推荐准确度和用户满意度。结合国内某船厂实际数据,设计对比实验。结果表明,TDCF推荐算法的F1分数和多样性指标最高分别达到0.52和0.44,均优于对比算法。因此,TDCF算法具有可行性与优越性,能够为用户提供更好的知识推荐服务。
[期刊] 情报学报
[作者]
张晓娟 刘怡均 刘杰 陈卓
个性化学术论文推荐研究旨在为学术用户提供满足其个性化需求的论文列表，有助于解决大数据时代下学术用户精准获取论文困难的问题。该研究一直是推荐系统领域探讨的热点之一，本文对这一研究进行了系统梳理及分析，旨在厘清相关研究的发展脉络与现状，明确未来研究方向，推动相关研究的进一步发展。以国内外期刊、会议中发表的有关个性化学术论文推荐的相关文献作为研究对象，通过归纳总结方法，梳理了个性化学术论文推荐研究中的主要技术，即基于协同过滤的方法、基于内容的方法以及基于图的方法，然后总结了该研究的公开数据集、评价方法和评价指标。研究结果发现，已有工作缺乏对研究者兴趣的全方位建模以及用户隐私保密的相关研究，且在可解释的推荐、面向用户惊喜的推荐以及推荐结果的评价等方面存在不足。最后，基于解决已有研究中存在的不足结合当前推荐系统领域的整体发展趋势，对个性化学术论文推荐的发展方向进行了展望。
关键词：
学术论文 个性化推荐 用户偏好 学术用户
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周朝阳 贺艳菊 柳路芳
[目的/意义]从学术新人中发掘出有潜力的学术新星是一个很有意义的问题,其对人才引进、项目评审、审稿人选择等实践具有重要作用。[方法/过程]在基于合著影响力发掘学术新星的基础上,深入分析学术新人的合著者群体,利用合著者多样性因子来度量合著者群体的特征,采用经济学中常用的两种双因素效用函数,构建出两个综合考虑合著者多样性和合著影响力两个因素的学术新星预测指标。[结果/结论]文章提出的预测指标综合考虑了合著影响力和合著者多样性两个因素。实验结果表明该方法预测出的学术新星在十年后具有更大的被引次数,且这两种预测指标的实际效果十分接近,具有同等的预测性能。
[期刊] 现代情报
[作者]
钟足峰 段尧清 杨曼
通过提供个性化推荐,推荐系统的重要性越来越受到读者的重视。现有推荐算法着重关注推荐的准确度,将读者引导到少数热点图书上,导致产生较多长尾图书的问题;并且读者的兴趣过于集中,不利于挖掘读者潜在的兴趣点。提出一种重排序的基于用户协同过滤算法,该算法通过对推荐列表TOP-N进行重排序来产生推荐列表。实验结果表明,该算法可以在一定精确度损失的条件下,大幅提高最终推荐列表的多样性有利于读者接触更多的未知领域及长尾图书的销售。
关键词：
推荐系统 协同过滤 多样性 长尾图书
[期刊] 图书情报工作
[作者]
安维 刘启华 张李义
在分析多样性类型的基础上,重点对信息物理、二次优化、社会化网络和时间感知4种提高个性化推荐多样性的方法进行概括、比较和分析,接着总结推荐系统多样性的主要度量指标。最后,对未来有等深入研究的问题进行展望。研究指出:移动推荐系统的多样性和新颖性研究,信息物理方法应用于推荐系统领域的机理分析,推荐系统的时序多样性和计算量问题以及各种推荐算法的有效组合研究是未来需重点突破的方向。
关键词：
个性化推荐系统 多样性 研究进展
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杜巍 高长元 翟丽丽
[目的/意义]针对现有推荐研究大多以提高预测结果准确性为主要目标,忽略了推荐结果多样性对用户满意度的影响,导致推荐质量下降、用户体验不足的问题,文章提出一种融入新鲜度度量的多样性推荐模型。[方法/过程]在该模型中,以预测算法为基础,在项目推荐阶段,首先根据项目预测值与项目流行度两个标准对项目重新排序,然后通过在候选推荐项目集合中增加新鲜度参数来调节长尾项目所占比例,进而生成最终的推荐列表。[结果/结论]通过Movielens-100K数据集对该模型中的算法与其他两种算法进行比较,实验结果表明:本文所建模型
[期刊] 情报学报
[作者]
杨辰 刘婷婷 刘雷 牛奔 孙见山
随着知识爆炸时代的到来,电子文献数据库的负荷将急剧扩大,用户在库中搜寻所需资源也将越发困难。因此,开发电子文献资源推荐系统从而辅助电子数据库的管理受到研究者的广泛重视。协同过滤作为时下数据库的常用推荐技术,由于仅仅考虑了用户对于文章的历史评分的相似度,忽略了用户在语义层面和社交关系的距离等重要因素因而推荐效果有限。为了在推荐系统中融入这些影响因素,本文在基于用户的协同过滤的方法基础上引入了基于主题模型的文本相似度和两种社会化的用户相似度(用户标签相似度与用户群组相似度),运用非监督的融合策略对这些相似度进行了整合。本文提出的融合文本特征与社会化指标的方法在真实数据集上展示了多源信息对于推荐准确度的增强和提升效应,对于电子文献资源的管理和传播具有较强的启示意义。
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