【摘 要】
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本文通过将引文推荐问题转化为文献是否被引用的二元分类问题,发掘出影响文献被引用的关键特征,并依据这些特征提升了引文推荐的性能。在提取研究者的个性化引用偏好和常用的文献计量学特征的基础上,加入表征文献活跃度的特征指标,构建用以进行二元分类的特征库。利用Relief-F、RFE和LR3种方法从特征库中筛选出对文献是否被引具有重要价值的特征;利用朴素贝叶斯、SVM和Bagging3种分类器验证基于这些重要特征的引文推荐效果。实验结果表明,文献的活跃度特征、研究者的个性化引用偏好特征和文献对之间的主题相似性特征是
【基金项目】
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国家自然科学基金(71473034)。
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本文通过将引文推荐问题转化为文献是否被引用的二元分类问题,发掘出影响文献被引用的关键特征,并依据这些特征提升了引文推荐的性能。在提取研究者的个性化引用偏好和常用的文献计量学特征的基础上,加入表征文献活跃度的特征指标,构建用以进行二元分类的特征库。利用Relief-F、RFE和LR3种方法从特征库中筛选出对文献是否被引具有重要价值的特征;利用朴素贝叶斯、SVM和Bagging3种分类器验证基于这些重要特征的引文推荐效果。实验结果表明,文献的活跃度特征、研究者的个性化引用偏好特征和文献对之间的主题相似性特征是
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