计算机工程与应用 ›› 2023, Vol. 59 ›› Issue (2): 110-119.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0083
杨秀璋,武帅,杨琪,项美玉,李娜,周既松,赵小明
YANG Xiuzhang, WU Shuai, YANG Qi, XIANG Meiyu, LI Na, ZHOU Jisong, ZHAO Xiaoming
摘要: 传统论文自动推荐算法仅从单视图角度实现分类,缺乏特征融合及多视图语义知识,上下文信息和长距离依赖利用不明显,较难挖掘到深层次文本特征,从而限制学术论文推荐的准确度。针对这些问题,提出了一种基于多视图融合TextRCNN的论文自动推荐模型,该模型融合论文标题、关键词和摘要三个视图特征,利用卷积神经网络(CNN)、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制构建模型,实现对不同学科方向论文的自动分类及推荐。实验结果表明,设计的论文推荐模型在精确率、召回率和[F1]值上均有所提升,比机器学习方法平均提高3.40%、3.57%和3.49%,也优于单视图和已有经典的深度学习方法。该方法有效利用多视图知识和上下文语义信息,提高论文推荐的准确率,进而节约科研工作者检索所需论文所花费时间和精力,进一步提高科研人员的效率,推荐符合其研究需求的学术论文,具有良好的学术价值和应用扩展。