论文
一种不依赖用户行为数据的科研文献推送系统
摘要
［目的］实现一种智能推送科研文献的服务架构，解决在缺少用户行为数据时主动发起的文献精准推送问题。［方法］研究分析典型的推送系统和现存的文献情报服务，结合数据挖掘、数据存储、推送算法与可视化分析技术设计科研文献精准推送系统，并提出实现手段。［结果］系统整合了期刊文献录入、网络数据爬取、计算匹配学者、推广效果可视化和策略调整功能，期刊管理者可借助系统实现智能文献推送并发掘潜在读者。［结论］本文系统充分利用学术数据库公开的论文属性数据及作者属性数据，规避了科研文献个性化推荐系统常见的冷启动问题，为诸如期刊网站主动推送论文以吸引读者等应用场景提供支持。
作者
虞哲英 ，男，中国科学院大学人工智能学院，学生，本科，研究方向为人工智能、软件工程。
关贝 ，男，中国科学院软件研究所，助理研究员，博士，研究方向为人工智能方法和大数据分析方法、网络安全分析技术、操作系统虚拟化技术和安全操作系统，（通讯作者）
昝道广 ，男，山东科技大学，本科生，研究方向：自然语言处理。
吕荫润 ，男，中国科学院软件研究所协同创新中心，博士生，研究方向：析取规划、运筹优化、自然语言处理。
毕丽阳 ，女，北京理工大学，硕士生，研究方向：推荐系统。
王永吉 ，男，中国科学院软件研究所，博士生导师，二级研究员，博士，研究方向为人工智能、大数据、云计算、软件工程、虚拟化技术、隐蔽信道、实时系统等，（通讯作者）
YU Zheying
GUAN Bei
ZAN Daoguang
LYU Yinrun
BI Liyang
WANG Yongji
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论文目录
- 0 引言
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1 推送技术的应用现状
- 1.1 典型的推送系统应用
- 1.1.1 电子商务平台推送系统
- 1.1.2 个性化资讯服务
- 1.1.3 音视频推送引擎
- 1.2 科研文献推送服务现状
- 1.2.1 数字图书馆服务
- 1.2.2 学术数据库服务
- 1.2.3 期刊网站
- 1.3 现状分析
- 1.1 典型的推送系统应用
- 2 架构设计
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3 数据采集
- 3.1 数据采集架构
- 3.2 文献数据采集
- 3.3 科研学者属性数据采集
- 3.4 关系数据采集
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4 数据存储
- 4.1 数据清洗
- 4.2 数据存储
- 4.3 数据访问
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5 推送算法
- 5.1 用户画像
- 5.1.1 用户特征模型
- 5.1.2 社交网络关系
- 5.1.3 兴趣保持模型
- 5.2 主题提取
- 5.2.1 潜在语义分析
- 5.2.2 LDA主题模型
- 5.3 精准推送
- 5.1 用户画像
-
6 应用服务
- 6.1 主动推送服务
- 6.1.1 文献精准推送
- 6.1.2 作者精准推送
- 6.2 统计分析服务
- 6.2.1 推送效果分析
- 6.2.2 读者特征分析
- 6.2.3 社交网络分析
- 6.1 主动推送服务
- 7 结语
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