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浅析新时期高校图书馆图书采访工作策略 被引量：16
1
作者 金红花 《现代情报》 北大核心 2008年第7期142-143,147,共3页
高校图书馆面对图书出版品种激增、高校办学规模急剧扩大、教育机制改革不断加深、购书经费相对短缺、图书市场尚未规范、传统的图书采访模式的弊端等现实情况,为了更好地满足高校教学科研发展的需要,图书馆采访工作必须从工作策略上进... 高校图书馆面对图书出版品种激增、高校办学规模急剧扩大、教育机制改革不断加深、购书经费相对短缺、图书市场尚未规范、传统的图书采访模式的弊端等现实情况,为了更好地满足高校教学科研发展的需要,图书馆采访工作必须从工作策略上进行根本性的革新。 展开更多
关键词 高校图书馆 图书采访 专家推荐机制 采访信息共享机制 复合型采访模式
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基于注意力卷积神经网络的工作票专家推荐方法 被引量：10
2
作者 何柔萤 徐建 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期13-21,47,共10页
为了更准确地将工作票推荐给具备解决问题能力的系统运维专家,对历史工作票数据进行研究提出基于深度学习的工作票专家推荐算法。首先根据专业熟练度水平和领域知识构建专家能力模型,然后设计卷积神经网络框架,在输入层中引入注意力来... 为了更准确地将工作票推荐给具备解决问题能力的系统运维专家,对历史工作票数据进行研究提出基于深度学习的工作票专家推荐算法。首先根据专业熟练度水平和领域知识构建专家能力模型,然后设计卷积神经网络框架,在输入层中引入注意力来提高模型对工作票文本特征提取能力,并度量与专家模型的匹配度,实现以推荐质量为依据的专家推荐。在真实的数据集上进行了实验,结果表明与传统的基于机器学习的推荐方法相比,该方法的准确率提升了6%,引入注意力可以有效学习特征权重。 展开更多
关键词 专家推荐 卷积神经网络 注意力机制 系统运维
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结合注意力与循环神经网络的专家推荐算法 被引量：4
3
作者 吕晓琦 纪科 +4 位作者 陈贞翔 孙润元 马坤 邬俊 李浥东 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第9期2068-2077,共10页
在线问答社区(CQA)已经成为互联网最重要的知识分享交流平台,将用户提出的海量问题有效推荐给可能解答的用户,挖掘用户感兴趣的问题是此类平台最核心功能。一些针对问答社区的专家推荐算法已经被提出用来提高平台解答效率,但是现有工作... 在线问答社区(CQA)已经成为互联网最重要的知识分享交流平台,将用户提出的海量问题有效推荐给可能解答的用户,挖掘用户感兴趣的问题是此类平台最核心功能。一些针对问答社区的专家推荐算法已经被提出用来提高平台解答效率,但是现有工作大多关注于用户兴趣与问题信息匹配,忽视了用户兴趣动态变化问题,可能会严重影响推荐质量。提出了结合注意力与循环神经网络的专家推荐算法,不仅实现了问题信息的深度特征编码,而且还能捕获动态变化的用户兴趣。首先,问题编码器在预训练词嵌入基础上结合卷积神经网络(CNN)和Attention注意力机制实现了问题标题与绑定标签的深度特征联合表示。然后,用户编码器在用户历史回答问题的时间序列上利用长短期记忆神经网络Bi-GRU模型捕捉动态兴趣,并结合用户固定标签信息表征长期兴趣。最后,根据两个编码器输出向量的相似性计算产生用户动态兴趣与长期兴趣相结合的推荐结果。在来自知乎问答社区的真实数据上进行了不同参数配置及不同算法的对比实验,结果表明该算法性能明显优于目前比较流行的深度学习专家推荐算法。 展开更多
关键词 社区问答(CQA) 专家推荐 深度学习 注意力机制 循环神经网络(RNN)
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MediaWiki平台下工程经验知识审阅的专家推荐方法 被引量：2
4
作者 黄颖 蒋祖华 黄咏文 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期1833-1841,共9页
针对如何对企业经验知识进行规范审阅的问题,结合Wiki平台的特征和隐性知识积累的形式,采用Okapi BM2500权重计算算法考虑用户与词条的相关度,运用改进的PageRank算法计算用户-词条关系网中用户的权威度,根据Cascade排序方式得到推荐专... 针对如何对企业经验知识进行规范审阅的问题,结合Wiki平台的特征和隐性知识积累的形式,采用Okapi BM2500权重计算算法考虑用户与词条的相关度,运用改进的PageRank算法计算用户-词条关系网中用户的权威度,根据Cascade排序方式得到推荐专家列表,提出了基于隐性知识积累平台——MediaWiki的专家推荐方法.结合中国某大型造船厂的工艺经验知识,通过实验,验证了基于MediaWiki平台的专家推荐方法的有效性. 展开更多
关键词 专家推荐 MediaWiki平台 工程经验知识 知识管理
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基于记忆的注意力图神经网络专家推荐方法
5
作者 陈卓 朱淼 +1 位作者 杜军威 袁玺明 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期116-123,共8页
在问答社区专家推荐算法中,图神经网络主要利用问答社区中用户与问题的交互关系建模,其模型性能取决于交互数据的稠密度,难以对无交互信息的用户及问题进行有效表示学习.针对这一问题,提出了一个基于记忆的注意力图神经网络专家推荐方... 在问答社区专家推荐算法中,图神经网络主要利用问答社区中用户与问题的交互关系建模,其模型性能取决于交互数据的稠密度,难以对无交互信息的用户及问题进行有效表示学习.针对这一问题,提出了一个基于记忆的注意力图神经网络专家推荐方法 .该方法首先设计了面向用户多维特征的联合表示子网络,然后构建了一个记忆网络,为每个问题保存用户回答过的与其相似的问题,同时在用户表示与相似问题表示之间引入注意力机制,从不同用户的视角,有针对性的融合相似问题构建新问题的向量表示,最终基于用户和问题的表示为问题推荐专家,有效提高了专家推荐的准确性.在数据集中对本文所提出的方法进行验证,相较于同类其他模型性能均有所提升. 展开更多
关键词 专家推荐 图神经网络 记忆网络 注意力机制
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