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基于引文链接解释的引文推荐( Citation Recommendation based on Citation links Explanation )
Yanping Zhang Dongyang Lin Xi Chen Fulan Qian
随着科技论文的急剧增加，研究者很难获得合适的参考文献。由于神经网络的黑箱性质，现有的基于内容的引文推荐方法主要是将文本嵌入到一个低维空间中，引文链接是不可解释的（例如a论文因为主题X而引用了B论文）。针对这一问题，我们提出了一种带引文链接解释的加权引文网络（WCN-CLE）算法。因为引文链接主要取决于内容，所以我们需要探究引文链接的文本原因。首先，我们通过引文网络信息为每个引文链接抽取词片段作为其解释。其次，我们构造了一个具有两种顶点（论文和作者）的加权HIN网络。每个边的权重由其字片段计算。然后通过作者信息和与候选论文的词片段相似度将查询文档链接到HIN网络。最后，通过网络表示学习方法获得每个顶点的特征表示，并通过向量相似度推荐论文。在两个真实数据集上的实验结果表明，WCN-CLE集成了结构信息和语义信息，具有更好的性能。
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