一种文献推荐的因子图方法

摘要：

为克服传统的基于内容过滤或协同过滤的文献推荐方法在缺少用户描述信息(如用户历史兴趣)的情况下无法有效地向用户推荐文献的缺陷,提出一种基于因子图的文献推荐新方法.依赖一种结合了引文网络和网络中文献主题概率分布的因子图模型,进行循环最大和(loopy max-sum)近似推理.基于权威引文网络(Thomson Reuters公司出版的2008年版期刊引证报告)的实验结果表明:该方法能在缺少用户描述信息的情况下有效地推荐主题文献,尤其适合于领域初学者获取主题相关的高质量文献.

关键词：文献推荐、因子图、主题概率分布、引文网络、循环最大和算法

所属期刊栏目：41

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研基金20090094110015;江苏省自然科学基金BK2008354,BK2010520;江苏省"六大人才高峰"基金2008135

在线出版日期：2013-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：271-277