基于异质网络嵌入的学术论文推荐方法

许侃(),刘瑞鑫,林鸿飞,刘海峰,冯娇娇,李家平,林原*(),徐博

大连理工大学计算机科学与技术学院，辽宁 大连 116024

收稿日期:2019-10-14出版日期:2020-11-20发布日期:2020-11-17
通讯作者:林原E-mail:xukan@dlut.edu.cn;zhlin@dlut.edu.cn
作者简介:许侃(1981—)，男，博士，高级工程师，研究方向为信息检索. E-mail:xukan@dlut.edu.cn
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61976036);国家自然科学基金资助项目(61602078);教育部人文社会科学研究基金资助项目(16YJCZH128);中央高校基本科研业务费资助项目(DUT19JC45)

Academic paper recommendation based on heterogeneous network embedding

Kan XU(),Rui-xin LIU,Hong-fei LIN,Hai-feng LIU,Jiao-jiao FENG,Jia-ping LI,Yuan LIN*(),Bo XU

School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116024, Liaoning, China

Received:2019-10-14Online:2020-11-20Published:2020-11-17
Contact:Yuan LIN E-mail:xukan@dlut.edu.cn;zhlin@dlut.edu.cn

摘要/Abstract

摘要： 针对基于异质信息网络推荐中的有效信息提取与利用，提出了一种基于异质网络嵌入的学术论文推荐方法。使用由元路径引导的随机游走策略生成节点序列;对于每个元路径，通过最大化序列中相邻节点的共现概率来学习节点的唯一嵌入表示;设计了不同的融合函数，将节点在多个不同元路径的低维表示融合为异质信息网络的嵌入，并且引入注意力机制应用于推荐系统。该方法解决了大多数基于异质信息网络的推荐方法因依赖于基于路径的相似性而无法完全挖掘用户和项目潜在结构特征的问题，在DBLP数据集中验证了模型的有效性，并在RMSE指标中取得超过传统模型的效果。


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