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基于文献共被引特征的文献相似度计算优化研究
外文标题：Research on Optimization of Scientific Literature Similarity Calculation Based on the Co-citation Feature
文献类型：期刊
期刊名称：情报学报
年：2018
卷：37
期：9
页码：905-911
ISSN：1000-0135
关键词：文献相似度;共被引;向量空间模型;混合模型;算法优化
链接地址：http://d.oldg.wanfangdata.com.cn/Periodical_qbxb201809005.aspx
摘要：文献相似度计算是文献检索、文献分析等应用的基础性工作,计算结果将直接影响相关应用的最终效果.文献共被引信息是其区别于普通文本的重要特征,它能有效显示文本之间的关联特征,可以充分利用该特征信息来提高文献相似度计算的有效性与可靠性.本文将文献语义特征与共被引特征引入文献相似度计算过程,在向量空间模型的基础上,提出了一种旨在优化文献相似度计算的混合模型.通过对高校图书馆、网络舆情、信息质量等七个情报学细分领域文献进行计算验证,结果显示本文提出的模型能充分利用文献特有的共被引特征,弥补向量空间模型特征量不足的问题,改善文献相似度计算的整体性能.
DOI：10.3772/j.issn.1000-0135.2018.09.005
百度学术：基于文献共被引特征的文献相似度计算优化研究
语言：中文
基金：国家自然科学基金项目"医疗健康网站信息可信度与质量控制研究"
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