EncyCatalogRec：针对百科文章补全的目录推荐

2020年第21卷第3期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2020年第21卷第3期 doi: 10.1631/FITEE.1800363

EncyCatalogRec：针对百科文章补全的目录推荐

College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China

发布日期： 2020-04-01

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摘要

目前，在线百科（如维基百科等）已提供海量且主题多样的文章。然而，部分文章内容仍不够完善。本文提出EncyCatalogRec，一种能为百科文章推荐相关目录，从而帮助用户更好完善百科内容的系统。首先，将百科文章和目录项表达为内嵌向量，基于局部敏感哈希方法检索得到相关文章，并以这些文章的目录项为候选项；然后，基于检索得到的文章及其目录项构建关系图，进一步转为乘积图；在乘积图上，将目录推荐问题转为直推式学习问题；最后，基于学习排序算法对推荐得到的目录项排序。热启动和冷启动场景实验均证实，本文所提方法性能优于已有方法。最后通过示例验证了所提方法性能。

关键词

目录推荐 ; 百科文章补全 ; 乘积图 ; 直推式学习