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公开(公告)号:CN106250438B
公开(公告)日:2020-07-14
申请号:CN201610595617.1
申请日:2016-07-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于随机游走模型的零引用文章推荐方法及系统,包括:步骤1:构建学术网络模型,通过随机游走法获得每篇论文的第一作者、会议或期刊、机构、发表时间所对应的特征值;步骤2:建立排序模型,并选取经步骤1处理后的论文数据构建训练集;步骤3:通过弱分类器对训练集进行排序;步骤4:判断弱分类器的排序结果是否与训练集的真实排序结果相匹配,得到最优排序模型;步骤5:通过排序模型推荐用户所需零引用文献。本发明使用了全新的论文排序思想,从而使得新发表的论文可以得到更加有效地推荐,便于用户获得最相关的新论文。
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公开(公告)号:CN106250438A
公开(公告)日:2016-12-21
申请号:CN201610595617.1
申请日:2016-07-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于随机游走模型的零引用文章推荐方法及系统,包括:步骤1:构建学术网络模型,通过随机游走法获得每篇论文的第一作者、会议或期刊、机构、发表时间所对应的特征值;步骤2:建立排序模型,并选取经步骤1处理后的论文数据构建训练集;步骤3:通过弱分类器对训练集进行排序;步骤4:判断弱分类器的排序结果是否与训练集的真实排序结果相匹配,得到最优排序模型;步骤5:通过排序模型推荐用户所需零引用文献。本发明使用了全新的论文排序思想,从而使得新发表的论文可以得到更加有效地推荐,便于用户获得最相关的新论文。
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公开(公告)号:CN105631018A
公开(公告)日:2016-06-01
申请号:CN201511016955.7
申请日:2015-12-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30687
Abstract: 本发明提供了一种基于主题模型的文章特征抽取方法,包括:基于原始语料库构建文章的引用关系网络,构建主题模型的生成模型和参数联合表达式,根据所述生成模型构建主题模型的推断过程,对新语料库采样文章,根据采样文章的采样结果提取文章参数。本发明使用了文章引用网络以扩展传统的主题模型,从而提取出更加精确的文章特征。
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