ABSTRACT Citeringsrekommendation är ett intressant och viktigt forskningsområde eftersom det löser informationsöverbelastningen inom akademin genom att automatiskt föreslå relevanta referenser för ett forskningsdokument. Nyligen, med den snabba spridningen av informationsteknik, publiceras forskningsrapporter snabbt i olika konferenser och tidskrifter. Detta gör citeringsrekommendationen till en mycket viktig och utmanande disciplin. I detta dokument föreslår vi en ny citeringsrekommendationsmetod som använder endast lätt erhållna citeringsrelationer som källdata. Den motivering som ligger till grund för denna metod är att om två citeringspapper i hög grad sammanfaller med samma citeringspapper, bör de i viss utsträckning vara likartade. Baserat på ovanstående resonemang används en föreningsbrytningsteknik för att få pappersrepresentation av varje citeringspapper från citeringssammanhanget. Sedan är dessa pappersrepresentationer parvisa jämfört med beräkna likheter mellan citatpapper för samarbetsfiltrering. Vi utvärderar vår föreslagna metod genom två relevanta verkliga dataset. Våra experimentella resultat visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar baslinjemetoden i termer av precision, recall och F1, samt genomsnittlig genomsnittlig precision och genomsnittlig ömsesidig rankning, som är mätvärden relaterade till rankinformationen i rekommendationslistan.
Ett sammanhangsbaserat samarbetsram (CCF) som använder endast lätt erhållna citeringar relationer som källdata föreslogs i REF.
Context-Based Collaborative Filtering for Citation Recommendation
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}