[发明专利]基于随机游走模型的零引用文章推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201610595617.1 | 申请日： | 2016-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN106250438B | 公开（公告）日： | 2020-07-14 |
| 发明（设计）人： | 吴峥;邓丰雨;宋振宇;王乐群;李世韬;吴昊;杨蕴意;杨雨城;何伟堃;廖一鸣;齐雨;赵璟浩;傅洛伊;王新兵 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/9535;G06F16/9536;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 游走 模型 引用 文章 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于随机游走模型的零引用文章推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：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，所述弱分类器是指仅考虑单个特征值进行排序的分类器；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，若不匹配，则根据弱分类器的排序结果和真实排序结果的差异调整排序模型中与该弱分类器所对应特征值的权重，并调整训练集中各个片段的权重值后，返回执行步骤3；若匹配，则判断是否已经对所有特征值对应的弱分类器进行排序，若否，则改变弱分类器所考虑的特征值种类，返回执行步骤3；若是，则得到最优排序模型；步骤5：通过最优排序模型推荐用户所需零引用文献。
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