融合作者与文献影响力的科技论文推荐方法

近年来,随着科技论文数量爆炸式增长,研究人员难以定位到感兴趣的科技论文,因此面向作者的科技论文推荐方法随之产生.传统的科技论文推荐方法没有充分考虑科研社交网络中作者与文献影响力等信息,无法为作者推荐高质量的科技论文.为此,本文提出了一种融合作者与文献影响力的科技论文推荐方法,在经典矩阵分解推荐方法基础上,融入作者与文献影响力等信息来进行科技论文的推荐.首先,在科研社交网络中对科技论文按主题聚类;其次,在每一个特定类别中计算作者与文献影响力;最后,增强作者和科技论文的矩阵分解,从而预测对作者的推荐情况.本文抓取了科研社交网络DBLLP上的数据进行了实验,实验结果表明,与其它传统科技论文推荐方法相比,文中所提的方法在M_(AE)和E_(RMS)两个评价指标上都取得了较好的推荐结果,并且能够有效提升科研社交网络中科技论文推荐的准确性.