一种基于情景感知的文献推荐方法技术

本发明专利技术涉及一种基于情景感知的文献推荐方法，属于大数据挖掘与应用技术领域。首先获取文献检索平台科研用户的行为日志，并对日志数据进行分析，得到用户的检索基本步骤。然后对单个用户的会话流程按照检索的基本步骤进行切分，选择需要激活推荐的情景，并对情景进行定义和刻画。最后利用擅于处理时序信息的深度学习循环神经网络来处理用户的时序信息，得到用户的兴趣，根据用户兴趣进行推荐。本方法融入了用户检索情景信息，能够充分获得用户的真实检索意图，实现了对用户检索兴趣和意图的实时识别，便于为用户精准推，同时，利用改进的图神经网络方法，实现更实时、精准的推荐。本发明专利技术探索了文献推荐的新技术方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种文献实时推荐方法，具体涉及一种基于情景感知的文献推荐方法，属于大数据挖掘与应用。

技术介绍

1、互联网技术的飞速发展导致信息过载严重。推荐技术是解决该问题的常见且有效的技术手段，在新闻、社交等领域有着广泛、成熟的应用。

2、近年来，随着文献数字资源的剧增，用户对文献资料的个性化推荐需求越来越强烈，国内外技术人员对此展开了许多研究。在应用研究领域，相关研究主要围绕基于内容推荐、协同过滤推荐及深度学习推荐等展开。其中，基于内容的文献推荐方法，是以文献内容特征为主要研究对象，通过计算用户与文献之间的相似度、文献与文献之间的相似度来发掘相似文献，推荐与用户兴趣相似的文献。无论分析论文之间的引证关系，作者之间的合作关系或是基于文章主题的推荐，都是以文章内容为基础进行特征提取、论文评分等。协同过滤系列算法主要围绕用户与用户之间的特征关系相似性展开，其在文献推荐中被广泛应用，通过计算用户与未交互过文献的相关性并筛选推荐。深度学习的方法可以用于分析文献的内容，包括标题、摘要和全文等，以提取文献的语义和主题特征。通过构建深度学习模型，可以根据用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于情景感知的文献推荐方法，其特征在于，包括构建基于情景刻画的用户动态兴趣模型；

2.如权利要求1所述的一种基于情景感知的文献推荐方法，其特征在于，用户行为日志分析，包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的一种基于情景感知的文献推荐方法，其特征在于，包括构建用户会话数据流；

4.如权利要求1所述的一种基于情景感知的文献推荐方法，其特征在于，对情景定义和刻画，包括：

5.如权利要求1所述的一种基于情景感知的文献推荐方法，其特征在于：

6.如权利要求5所述的一种基于情景感知的文献推荐方法，其特征在于，采用基于线性判别分析方法进...

【技术特征摘要】

1.一种基于情景感知的文献推荐方法，其特征在于，包括构建基于情景刻画的用户动态兴趣模型；

2.如权利要求1所述的一种基于情景感知的文献推荐方法，其特征在于，用户行为日志分析，包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的一种基于情景感知的文献推荐方法，其特征在于，包括构建用户会话数据流...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓丹，刘耀，
申请(专利权)人：中国科学技术信息研究所，
类型：发明
国别省市：