39、文献引用推荐系统与NoSQL文档存储模式设计研究

文献引用推荐系统与NoSQL文档存储模式设计研究

在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中获取相关信息成为了一个重要问题。文献引用推荐系统和NoSQL文档存储模式设计在解决这一问题中发挥着重要作用。下面我们将详细探讨这两个方面的内容。

文献引用推荐系统

在文献引用推荐领域，有多种方法被提出和研究。

• 现有方法

  • AMAR扩展架构 ：该架构在推荐时除了考虑用户配置文件和项目表示外，还考虑了项目类型。在计算F1@10分数时，AMAR获得了0.66的值，高于其他基线模型。
  • 基于用户配置文件和书目方法的论文推荐 ：Bulut等人通过对元数据进行预处理创建用户配置文件，使用K - Means聚类方法对候选推荐文章进行聚类，并使用K - NN算法计算聚类与用户配置文件的接近度。实验发现，随着Top N预测数量的增加，该方法的准确性降低，但召回值和F - 1值增加，推荐Top 10文章时F - 1指标更高。
  • 基于网络相关性的查询导向引用推荐方法 ：Yanga等人通过构建语义和引用网络，建立相关性并选择顶级特征来计算语义相似度，以推荐引用。随着特征数量的增加，模型的准确率接近95%。
  • 强化学习在推荐系统中的应用 ：Henderson等人讨论了强化学习在近年来的重要性，并研究了超参数对算法性能的影响。François - Lavet等人深入探讨了深度强化学习，指出其可通过