科技论文推荐系统研究与实现

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1、分类号密级注1UDC学位论文科技论文推荐系统研究与实现（题名和副题名）韩增义（作者姓名）指导教师姓名尚明生教授电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请专业学位级别硕士专业名称计算机软件与理论论文提交日期2011.03论文答辩日期2011.05学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人2011年月日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证

2、书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要随着信息化的快速发展，人类的知识总量也在急剧增加，尤其是代表人类知识前沿的科技文献正在以每年6%-8%的速率增长。这就使得

3、论文检索难度大大增加。科研人员为了找到自己需要的论文，往往浪费了大量的时间。虽然搜索引擎在很大程度上减轻了人们搜索信息的工作，但是它缺少了对用户个性化的考虑，有时很难从搜索结果中找到自己感兴趣的内容。本文首先介绍了论文的理论基础，包括推荐系统、社会网络、科技论文推荐的质量等概念的界定和数据挖掘理论，借鉴相似度分析方法，提出了一种论文相似度的计算方法，借鉴推荐系统在电子商务领域的成功应用，将推荐系统中的理论方法扩展到科技论文检索领域，帮助人们快速定位所需的论文资源。然后，论文通过对获得的数据进行统计分析，初步建立了较为综合的科技论文推荐系统。本文利用网络爬虫技术实现了多种期刊、会议的论文资源的

4、集中和同步联网更新；完成了检索结果按照被引用次数、文章来源和发表时间等多样化呈现；实现了论文相似度算法，结合用户兴趣给出相似论文的推荐；构建了科技论文推荐系统用户合作网络，并对其进行社区挖掘；利用Graphic绘图、JavaScript、Flex等技术实现了社区结构图和用户合作网络的绘制和动态展示。关键词：个性化推荐，科技论文推荐，论文相似度，社区图形化I万方数据AbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofinformationtechnology,humanknowledgealsoincreasessharply,especiallythetotal

5、amountofscientificliteratures,thoserepresentthefrontierofhumanknowledge,isgrowingatanannualrateof6%~8%.Itmakesonespendmoretimeonlookingforappropriatepapers.Researchersalwayswastealotoftimeonlookingforpaperstheyneed.Searchengineslightentheworkofsearchingforinformationobviously,buttheylackconsiderati

6、onofuserpersonalization.It’sdifficulttofindusefulinformationfromtheresults.First,thisthesisintroducesthetheoreticalbasis,includingthedefinitionofrecommendationsystems,socialnetwork,thequalityofscientificpapersanddatamining.Itproposesamethodtocalculatethethesissimilarity,drawsonsuccessfulapplication

7、intheareaofe-commerce,andextendsthetheoreticalmethodsofrecommendationsystemtoscientificpapersretrievingarea,andhelpsuslocatetheresourcesquickly.Second,thepaperanalyzestheretrieveddata,andbuildsageneralscien