Numera är många vetenskapliga meddelanden postade på kinesiska mikrobloggar och fler och fler forskare tenderar att hitta vetenskaplig information om mikrobloggar. För att utnyttja mikrobloggning till nytta för vetenskaplig forskning föreslår vi ett vetenskapligt mikrobloggrekommendationssystem i denna studie. Den samlar automatiskt in och minerar vetenskaplig information från kinesiska mikrobloggar, och ger personliga rekommendationer till forskare. Vi föreslår två olika neurala nätverk modeller som lär vektor representationer för både användare och mikroblogg texter. Därefter uppnås rekommendationen baserat på likheten mellan en användares vektor och en microblog text vektor. Vi bygger också en datauppsättning för denna uppgift. De två inbäddade modellerna utvärderas på datasetet och visar goda resultat jämfört med flera baslinjer.
Yu m.fl. REF, föreslog två neurala nätverk modeller, även baserade på punkt 2vec, för att erhålla användarnas vektor representationer från ord representationer.
User Embedding for Scholarly Microblog Recommendation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}