【摘 要】
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学术论文作为科研成果的呈现形式,是科研人员获取前沿学术进展的主要参考,不同领域每年发表的学术论文数量巨大。近年来,交叉研究快速发展,不仅体现在交叉研究论文发表量的逐年增长,还体现在论文参考文献中涉及不同学科引文比例的增长。现有的论文推荐模型主要关注论文内容的相关性,这种具有对称关系的通用语义相关性计算方法,不适用于处理交叉研究中知识传播的非对称关系,以及不同学科之间的语义差异。如何建模学术知识传播
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学术论文作为科研成果的呈现形式,是科研人员获取前沿学术进展的主要参考,不同领域每年发表的学术论文数量巨大。近年来,交叉研究快速发展,不仅体现在交叉研究论文发表量的逐年增长,还体现在论文参考文献中涉及不同学科引文比例的增长。现有的论文推荐模型主要关注论文内容的相关性,这种具有对称关系的通用语义相关性计算方法,不适用于处理交叉研究中知识传播的非对称关系,以及不同学科之间的语义差异。如何建模学术知识传播、实现跨学科论文推荐,对于加快交叉研究进步具有重要意义。除此之外,从海量论文中选择高质量的新发表论文,能够帮助科研人员更好地使用文献资源和快速获取新知识。现有评价新论文质量的方法主要考虑论文潜在引用量、作者权威性等,用统一的指标进行量化评价,然而,学术创新形式多样,内容也具有不同层面,难以在统一的量化框架下评价。如何建模新论文的潜在影响力,实现面向用户个性化研究需求的新论文推荐,对于促进科研创新具有重要实用价值。本文针对跨学科论文和新论文推荐问题展开研究,主要工作和创新点如下:（1）针对跨域论文推荐问题,提出了领域语义和语义关联关系学习模型,以及个性化跨域论文推荐方法。为了建模不同研究领域的文本特征,引入了学术界普遍采用的层次化学科分类,采用基于话题模型的方法生成单词在学科分类上的概率分布来表示单词语义,相较于经典的分布式词嵌入,本文在学科分类结构上的领域语义知识建模方法能够揭示不同领域或场景下的单词用法和语言特征,支持专业新词引入和语义演化,降低了学科之间的语义歧义。提出了基于神经网络的不同学科之间非对称关联关系的建模方法,利用引用关系和基于正负样本的对比学习方法建模学术影响力关联函数,与以往将不同平台实体关联建模为对称关系的跨域产品推荐方法不同,本文方法更符合学术知识的非对称传播规律。用户兴趣表示为在目标领域语义上的概率分布,根据用户兴趣和论文之间的语义相关性推荐跨域论文。在三个真实论文数据集上的实验结果验证了推荐模型有效性,针对跨域语义关联知识,讨论了模型可解释性特征。与基于预训练词嵌入的前沿方法相比,本模型可通过更新语义关联知识支持领域语义演化。相较于传统的论文推荐方法,本模型支持多种形式的用户兴趣表示形式,如基于关键词的检索或基于一组感兴趣论文的查询,更适用于真实应用场景。（2）针对论文内容差异分析目标,提出了融合专家规则的论文子空间嵌入模型。引入子空间概念描述论文不同层面的学术创新,提出基于预训练模型的论文子空间语义嵌入方法,将摘要文本建模成不同子空间的语义向量,相较于传统的基于文本向量的差异性分析方法,子空间嵌入能够体现学术创新的不同特点。引入学术界的基本共识作为度量两篇论文内容差异的规则,提出基于对比学习的规则嵌入模型,采用孪生神经网络和对比损失函数进行多规则联合嵌入学习,以分析论文内容差异。在真实数据集上进行了实验,结果显示子空间中的内容差异大小和论文引用量的正相关关系,相比其他文本嵌入方法和论文质量预测方法,本文方法与实际引用量的相关性更大。最后,利用论文内容差异知识分析了不同学科的创新特点、高引论文子空间差异和分布规律。（3）针对新论文推荐问题,提出了学术网络要素联合嵌入模型,以及新论文个性化推荐和引文推荐方法。提出了学者兴趣和学术能力差异向量化方法,基于学术网络构建论文要素之间的非对称关系,采用论文文本和学术网络联合嵌入方法,将新论文建模为研究内容、引用习惯和学术影响力的联合嵌入,相较于传统的将学术网络要素关联建模为对称关系的方法,能够更好地反映论文之间非对称学术影响。针对论文引用关系的模糊样本问题,提出了基于专家规则的数据标记策略来提高模型训练效果,依据用户兴趣和候选论文之间的相关性推荐论文。在真实数据集上进行实验,结果验证了本文方法在个性化论文推荐和引文推荐上的有效性。分析了学术要素嵌入语义,包括文本和影响力联合嵌入的必要性和效果,以及不同类型作者和高引论文的引用习惯和影响力。在其它类型学术资源上验证了本文方法可复用性。（4）在现有学术服务平台提供的通用论文推荐功能基础上,分析了高校对于学术论文推荐的需求,设计实现了论文推荐原型系统,增加跨学科论文和新论文个性化推荐功能。针对跨学科论文推荐,依据用户提出的高级检索需求,如学者所在学科、检索目标学科、代表性著作、检索词等需求,利用领域语义和跨域语义关联知识为用户推荐相关论文;针对新论文数量多、更新快的挑战,系统根据用户注册资料、下载阅读论文等行为数据建模用户画像,利用多特征联合嵌入的用户兴趣与论文表示之间的相关性为用户推荐最相关的前沿学术论文。最后,给出了原型系统的专家应用案例和反馈情况,并讨论了系统持续优化策略。
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