[发明专利]一种基于多层图的论文推荐方法有效
| 申请号： | 201310706651.8 | 申请日： | 2013-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN103646099A | 公开（公告）日： | 2014-03-19 |
| 发明（设计）人： | 戴新宇;潘林林;陈家骏;黄书剑 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了基于多层图的论文推荐方法，包括：步骤一，将目标论文和候选论文作为图中的节点，根据目标论文和候选论文之间以及候选论文彼此之间的引用关系构建论文图；步骤二，使用词权重计算方法计算词在论文中的权重，剔除权重小于阈值的词，并将剩余的词作为节点，借助语义词典信息构建关键词特征图；步骤三，根据论文是否包含关键词的信息将论文图与关键词特征图进行组合；步骤四，使用基于多层图的相似度学习方法列出目标方程；步骤五，使用图的启发式搜索算法对目标函数进行优化，更新多层图中边的权重，根据最终多层图的结果进行论文推荐。本发明使得计算机能够根据使用者读过的或者标记感兴趣的目标论文。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 论文 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多层图的论文推荐方法，其特征在于，包括以下五个步骤：步骤一，将目标论文和候选论文作为图中的节点，根据目标论文和候选论文之间以及候选论文彼此之间的引用关系构建论文图；步骤二，使用词权重计算方法计算词在论文中的权重，剔除权重小于阈值的词，并将剩余的词作为节点，借助语义词典信息构建关键词特征图；步骤三，根据论文是否包含关键词的信息将论文图与关键词特征图进行组合；步骤四，使用基于多层图的相似度学习方法列出目标方程；步骤五，使用图的启发式搜索算法对目标函数进行优化，更新多层图中边的权重，根据最终多层图的结果进行论文推荐。
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