[发明专利]一种基于多属性特征的文章推荐方法有效
| 申请号： | 202110418032.3 | 申请日： | 2021-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN113158041B | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 蔡世民;贺小雨;陈明仁 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F40/284;G06F16/33;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 陈一鑫 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 该发明公开了一种基于多属性特征的文章推荐方法，属于信息处理领域。用多属性文章特征的推荐方法，提取更多文章特征，提升推荐性能：利用基于文章引文网络的struc2vec嵌入向量，基于带有文章作者、机构信息的异构网络的metapath2vec嵌入向量，文章标题、摘要内容doc2vec的嵌入向量，在原引文网络的基础上，通过重构图的方法，该方法能够按照权重结合同构引文网络、异构文章网络、文本信息的嵌入结果。对于多属性特征的重构网络，使用能够结合结构信息和同质信息的方法进行图嵌入，提升推荐性能：通过node2vec方法得到文章节点含有结构信息和同质信息的嵌入向量，最终通过向量相似度进行推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 属性 特征 文章 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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