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《太原大学》 2019年
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学术文本引文上下文多样化排序研究

杨韵寒  
【摘要】:随着科学文献数量之爆裂式增长,我家阅读和引用文献的日子成本越来越大。为增进用户阅读和引用文献的频率,研究者们在寻找文献的进程中提出了多种检索结果多样化算法和文献推荐系统,以缩小用户需求阅读的文献集合。但读者阅读和引用一篇文献的频率很少被关注。同时,文献的作者仅能从学术数据库中拥有被引数量和来源出版物的影响因子两个指标了解其文献质量,现实的评论信息不得而知。作者从电商网站的购物行为中拥有启发:文献的注解上下文可以表现评价信息,为读者之读书和引用决策提供支持,为作者对她成果的询问提供更完善的消息。现有的CiteSeer数据库将文献的注解上下文看作一个非必需展示的字段,她评论价值没有把关注和有效性利用。按照被引量、引用时间进行排序的列表在情节上仍生活冗余,决不能满足用户多样化的需要。本文通过用户调研的点子,整治出三个用户阅读文献的需要状况。并从读者、笔者两个视角出发,形成引文上下文多样化的引进任务,结果是在每个场景下为客户推荐10条具有多样化性质的注解上下文列表。本文的研讨数据来自CiteSeer数据库,作者从外方筛选出把引次数在50至100之间的、来源出版物属于CCF引进的国际学术会议和杂志目录的文献及其引文上下文。并将CCF引进的品种(CCF-A类、CCF-B类、CCF-C类和Other)表现引文来源出版物的分类依据。在情节多样化的政策制定中,作者借鉴了寻找结果多样化任务的提案,副3种备用的涵义距离算法与3种隐式多样化算法的结合出的9种书法中筛选出效益最好的一种。3种语义距离算法分别是WordNet、ESA和word2vec,隐式多样化重排序算法分别是MMR、Score Difference和ILP。历经用户对这9种策略的评论,本文选取“word2vec+ILP”表现内容多样化的政策。作者还下试验数据集中随机选取一千枝引文上下文文本,拓展引用情感的标注,名将引文上下文分为Negative、Neutral和Positive三类。在读者视角中,作者首先从内容多样化角度选取10条引文上下文,再结合引文来源出版物的品种、引用时间进行重排序来形成推荐。在作者视角中,作者先将引文上下文按照引用情感、引文来源出版物类别进行分类,再下每个项目下推荐几枝引文上下文组成10条推荐给用户。试验评价采用问卷调法,作者通过计算用户对引进列表“读报”、“竞争性”、“使得性”和“展示合理性”四个指标下问题的计分,得到每种情景下引文上下文列表的引进效果。相比之下CiteSeer美方提供的按照文献引用次数排序的注解上下文列表,基金研究推荐的多极化列表均取得了更好的客户评价结果。
【学位授予单位】:太原大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:G254

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