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一种异质信息网络增强的学术论文推荐方法.pdf

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本发明公开了一种异质信息网络增强的学术论文推荐方法,包括以下步骤:步骤1、构建异质信息网络,所述异质信息网络包含用户、论文、标签这3类节点,以及用户与论文之间的交互关系、论文与论文之间的引用关系、论文与标签之间的从属关系这3种关系;步骤2、利用矩阵分解算法学习用户和论文的交互特征;步骤3、将交互特征输入异质图注意力网络,学习论文在异质信息网络中的高阶特征;步骤4、利用外积计算融合步骤2和3学习得到的特征;步骤5、将步骤4融合后的特征输入深度推荐模型预测评分。本发明利用异质信息网络解决交互数据稀疏的问题,可提升推荐的准确率。