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个性化学术论文推荐研究旨在为学术用户提供满足其个性化需求的论文列表,有助于解决大数据时代下学术用户精准获取论文困难的问题。该研究一直是推荐系统领域探讨的热点之一,本文对这一研究进行了系统梳理及分析,旨在厘清相关研究的发展脉络与现状,明确未来研究方向,推动相关研究的进一步发展。以国内外期刊、会议中发表的有关个性化学术论文推荐的相关文献作为研究对象,通过归纳总结方法,梳理了个性化学术论文推荐研究中的主要技术,即基于协同过滤的方法、基于内容的方法以及基于图的方法,然后总结了该研究的公开数据集、评价方法和评价指标。研究结果发现,已有工作缺乏对研究者兴趣的全方位建模以及用户隐私保密的相关研究,且在可解释的推荐、面向用户惊喜的推荐以及推荐结果的评价等方面存在不足。最后,基于解决已有研究中存在的不足结合当前推荐系统领域的整体发展趋势,对个性化学术论文推荐的发展方向进行了展望。 相似文献
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