【摘 要】
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学术论文推荐旨在为用户提供个性化的论文资源,针对协同过滤方法面临数据高度稀疏和缺乏负样本的问题,提出了一种融合细粒度语义特征的学术论文对抗推荐模型——TAGAN(title and abstract GAN)。首先,基于具有语义特征的标题和摘要,使用卷积神经网络(CNN)提取标题的全局特征,并构建一个双层的长短期记忆(LSTM)网络分别对摘要的单词序列和语句序列建模,同时,引入注意力机制将标题和摘
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(No.LZ20F020001)。
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学术论文推荐旨在为用户提供个性化的论文资源,针对协同过滤方法面临数据高度稀疏和缺乏负样本的问题,提出了一种融合细粒度语义特征的学术论文对抗推荐模型——TAGAN(title and abstract GAN)。首先,基于具有语义特征的标题和摘要,使用卷积神经网络(CNN)提取标题的全局特征,并构建一个双层的长短期记忆(LSTM)网络分别对摘要的单词序列和语句序列建模,同时,引入注意力机制将标题和摘要进行语义上的关联。然后,将论文的语义特征融入基于生成对抗网络(GAN)的推荐框架中并进行训练,其生成模
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