Khai thác xu hướng sở thích và quan hệ lòng tin để phát triển phương pháp khuyến nghị bài báo khoa học

Bài viết đề xuất phương pháp lượng hóa quan hệ lòng tin giữa các nhà nghiên cứu kết hợp với yếu tố xu hướng quan tâm nghiên cứu để phát triển các phương pháp cho khuyến nghị bài báo khoa học tiềm năng. | Khai thác xu hướng sở thích và quan hệ lòng tin để phát triển phương pháp khuyến nghị bài báo khoa học Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 13 (33), tháng 6/2015 Khai thác xu hướng sở thích và quan hệ lòng tin để phát triển phương pháp khuyến nghị bài báo khoa học Exploiting Trust Relationship and Research Trend of Researchers to Develop New Method for Scientific Paper Recommendation Huỳnh Ngọc Tín, Hoàng Kiếm Abstract: In this paper, we propose a hybrid tải thông tin, và mất nhiều thời gian hơn để tìm được method for recommending potential scientific những tài liệu liên quan. Bên cạnh đó, có thể có nhiều publications for researcher based on combination of thông tin bài báo liên quan đến quan tâm nghiên cứu trust relationships and research trend of researchers. mà họ đã bỏ qua, hoặc không tìm thấy. Vấn đề đặt ra The research trend let us know which research topic là “Làm thế nào để hầu hết các bài báo liên quan đến recently is interested in by a researcher while trust quan tâm nghiên cứu của các nhà nghiên cứu sẽ chủ relationship let us know experts whom a researcher động tìm đến họ, thay vì họ phải vất vả tự đi tìm trust. Experiments are conducted on a big dataset thông tin liên quan?”. Hệ khuyến nghị bài báo khoa crawled from Microsoft Academic Search1. The học là giải pháp được các nghiên cứu gần đây quan experimental results show that our proposed methods tâm. are more effective than the existing methods in Các nghiên cứu dựa trên tiếp cận nội dung, gọi tắt recommending potential publications those are met tiếp cận nội dung, đã chứng tỏ được những thành with research interest of researchers. công đối với bài toán này, điển hình là các nghiên cứu Từ khóa: Hệ khuyến nghị (Recommender System), của Sugiyama và cộng sự năm 2010, 2011, 2013 [4- Khuyến nghị Bài báo (Paper Recommendation), Quan 6]. Với tiếp cận nội dung, hệ thống sẽ mô hình hoá sở hệ Lòng tin (Trust Relationship), Xu .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.