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| 基于预训练语言模型特征扩展的科研论文推荐 | |
| 引用本文： | 章小卫,耿宜帅,李斌.基于预训练语言模型特征扩展的科研论文推荐[J].扬州大学学报(自然科学版),2022(6):61-64. |
| 作者姓名： | 章小卫 耿宜帅 李斌 |
| 作者单位： | 扬州大学信息工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（61972335,61906060）； |
| 摘 要： | 针对科研学术论文推荐数据稀疏的问题，提出一种基于预训练语言模型特征扩展的科研论文推荐方法.通过预训练语言模型学习论文摘要的特征表示，将其作为辅助信息构建推荐模型，再将辅助特征和用户-论文标签矩阵共同输入半自编码机模型进行训练，最终实现推荐任务.实验结果表明，相比自编码机等神经网络方法，该方法推荐的科研论文更为准确，可提高科研工作效率. |
| 关 键 词： | 推荐系统 论文推荐 特征扩展 预训练语言模型 |