基于学者多维偏好特征的学术资源智能推荐方法研究_李肖俊_9787518457243

随着跨学科学术活动以及期刊数量的快速增长，精准匹配学者需求的期刊推荐已成为学术资源推荐领域的重要挑战。本研究基于学者多维学术偏好的特征建模，构建动态适应的高精度期刊推荐模型。具体而言，针对一词多义和深层语义缺失问题，构建了学术文本语义局部与高阶特征融合的模型；针对学术样本间关联语义缺失问题，提出了基于学术文本局部与全局特征融合的模型；针对学术文本特征稀疏问题，引入学者人格特质信息，建立了人格特质增强与学术文本局部特征融合的模型；针对学术文本特征缺失问题，融合期刊名语义信息，设计了期刊名语义增强与学术文本局部特征融合的模型。研究证明，提出模型性能普遍优于主流方法，推荐效果更优。同时，该成果也为学术大数据其他推荐场景提供了有价值的参考和指导。

在全球学术研究范式加速向交叉学科转型、学术期刊数量呈指数级增长的时代背景下，学术传播生态正面临前所未有的期刊过载困境。如何在多元化和跨学科学术情境中为学者精准匹配适配期刊，已成为学术资源智能推荐领域的核心科学问题。学术期刊推荐系统作为破解这一难题的关键技术手段，虽已引发学界广泛关注，但现有研究在跨学科场景语义建模、学者兴趣漂移捕捉、期刊主题动态映射等维度仍存在明显的方法论瓶颈。有鉴于此，笔者立足学术大数据挖掘的前沿领域，提出融合学者多维学术偏好的特征建模框架，通过深度学习技术对学术文本的语义空间进行多层次解构，旨在构建具有动态适应性的高精度期刊推荐模型，为学术交流效率的提升提供理论支撑与技术方案。
一、研究定位与科学问题
笔者以学者学术偏好的多维度特征建模为研究主线，聚焦以下关键科学问题。
1.语义表征的精准性：如何突破传统模型在一词多义消解、深层语义提取中的局限性，实现学术文本上下文语义与全局语义的协同建模？
2.特征空间的完备性：在数据稀疏与特征缺失场景下，如何引入跨学科变量（如学者人格特质、期刊名语义）来拓展偏好建模维度？
3.系统性能的鲁棒性：在冷启动、小样本等极端数据条件下，如何保证推荐模型的稳定性与泛化能力以及推荐结果的多样性？
二、核心方法与创新贡献
针对上述关键科学问题，笔者提出基于深度学习的多维度特征融合方法论，通过四个层级渐进式研究模块实现学术偏好建模的技术突破。
（一）高阶语义增强的多维度特征融合模型
针对现有期刊推荐模型中存在的一词多义和深层语义缺失问题，构建了基于学术文本语义局部特征和高阶特征融合的期刊推荐模型。该模型利用自然语言预处理模型来获取学术文本的上下文语义特征，并通过卷积神经网络抽取其蕴含的深层语义特征。同时，考虑学者学术偏好的差异性，对提出模型推荐结果的多样性和通用性进行了研究。
（二）全局语义增强的多维度特征融合模型
针对现有期刊推荐模型中存在的学术文本间关联语义缺失问题，提出了基于学术文本局部特征和全局特征融合的期刊推荐模型。该模型构建了一个基于学术语料库的词-文档异质图，并利用图卷积神经网络获取文档节点的向量表示以实现学者学术偏好全局特征的量化。笔者深入研究了提出模型与基准模型的差异，并分析了影响模型性能的关键参数与模型间的依赖关系以及冷启动环境下模型的鲁棒性，同时对提出模型推荐结果的多样性进行了分析。
（三）人格特质增强的多维度特征融合模型
针对数据集中学术文本特征稀疏问题，引入学者人格特质信息，建立了学者人格特质增强和学术文本局部特征融合的期刊推荐模型。该模型基于学术文本的相关写作风格信息，提出文本显性特征、文本隐性特征和学者人格特质三个偏好因子，并运用不同的方法量化这三个偏好因子。针对人格特质因子量化问题，提出基于迁移学习策略的跨域学者人格特质二分类预测模型，用以识别学者人格特征。引入决定学者学术偏好的人格特质信息，有效缓解了学术文本特征稀疏问题。利用真实的包含学者人格特质信息的意识流数据集Essays及学术数据集分别验证了人格特质分类模型和期刊推荐模型的有效性。
（四）期刊名语义增强的多维度特征融合模型
针对数据集中学术文本特征缺失问题，融合期刊名的语义信息，设计了期刊名语义增强和学术文本局部特征融合的期刊推荐模型。该模型借鉴少样本学习策略重构学术文本的显性特征，并基于双塔模型的实现原理构建了学术文本深层语义特征的表示学习模型。与此同时，基于在线学术数据库Scopus中真实的学术数据集验证了所提出的四个期刊推荐模型的有效性。结果表明，所提出的模型性能普遍优于当前主流的基准参考方法，具有更好的推荐效果。此外，研究成果也为学术大数据的其他推荐场景提供了有价值的参考和指导。
三、全书结构与研究脉络
本书以理论建构方法创新实验验证为研究逻辑主线，共分七章展开论述：第1章为绪论；第2章为理论基础与概念界定；第3章为高阶语义增强的多维度特征融合的期刊推荐模型；第4章为全局语义增强的多维度特征融合的期刊推荐模型；第5章为人格特质增强的多维度特征融合的期刊推荐模型；第6章为期刊名语义增强的多维度特征融合的期刊推荐模型；第7章为结论与展望。各章内容均聚焦学术期刊推荐领域的核心问题，构建多层次创新模型体系，兼具理论深度与实证支撑。
四、致谢与学术声明
本书的出版得到齐鲁工业大学（山东省科学院）数字人文研究中心平台培育项目的资助。在此衷心感谢导师邵必林教授在学术道路上的悉心指导，感谢课题指导专家组与评审专家在课题研究过程中给予的宝贵建议，感谢课题组同仁给予的人文关怀和学术陪伴，感谢赵燕清所长在著作出版过程中给予的指导和帮助。同时，感谢家人在研究期间的理解与陪伴，使本书得以在严谨与温情的双重滋养中完成。书中部分研究成果已在Information Processing & Management、Applied Soft Computing、Expert Sys tems with Application等期刊发表，感谢匿名评审专家提出的建设性意见。鉴于学术推荐领域新技术的不断涌现，书中观点难免存在局限性，恳请学界同仁不吝赐教，共同推动该领域的研究进展。

第 1 章绪　论
1.1 研究背景、目的与意义
1.1.1　研究背景
1.1.2　研究目的与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1　有关人格量化的研究状况
1.2.2　学术期刊推荐系统现状
1.2.3　学术期刊推荐系统冷启动问题
1.2.4　学术期刊推荐结果多样性问题
1.2.5　研究现状述评
1.3　研究内容与组织结构
1.3.1　研究内容
1.3.2　组织结构
1.4　研究方法与技术路线
1.4.1　研究方法
1.4.2　技术路线
1.5　创新点
第 2 章理论基础与概念界定
2.1 相关理论
2.1.1　偏好理论
2.1.2　人格特质理论
2.2 概念界定
2.2.1　学者学术偏好
2.2.2　多维度特征
2.2.3　特征融合
2.2.4　学术资源
2.2.5　学术资源推荐
2.3 技术基础
2.3.1　期刊推荐中的关键技术
2.3.2　BERT语言模型
2.3.3　文本图神经网络模型
2.3.4　人格识别技术
2.3.5　融合人格的推荐技术
2.3.6　双塔模型
2.3.7　少样本学习
2.4 模型评价指标
2.5 问题定义
2.6 基准模型
2.7 本章小结
第 3 章高阶语义增强的多维度特征融合的期刊推荐模型
3.1 引言
3.2 高阶语义增强的学术期刊推荐模型
3.2.1　问题描述
3.2.2　模型概要
3.2.3　模型实现
3.2.4　算法实现
3.3 实验准备
3.3.1　实验数据集
3.3.2　基准参考模型
3.4 实验结果
3.4.1　模型性能评估
3.4.2　关键参数分析
3.4.3　模型冷启动问题分析
3.4.4　结果多样性问题分析
3.4.5　模型通用性问题分析
3.5 本章小结
第 4 章全局语义增强的多维度特征融合的期刊推荐模型
4.1 引言
4.2 全局语义增强的学术期刊推荐模型
4.2.1　问题描述
4.2.2　模型概要
4.2.3　模型实现
4.2.4　算法描述
4.3 实验准备
4.3.1　实验数据集
4.3.2　基准参考模型
4.4 实验结果
4.4.1　模型性能评估
4.4.2　关键参数分析
4.4.3　模型冷启动问题分析
4.4.4　结果多样性问题分析
4.4.5　模型通用性问题分析
4.5 本章小结
第 5 章人格特质增强的多维度特征融合的期刊推荐模型
5.1 引言
5.2 问题描述
5.2.1　跨域人格特质抽取问题描述
5.2.2　学术期刊推荐问题描述
5.3 研究架构
5.3.1　交叉域人格特质分类方法
5.3.2　学术文本局部语义特征抽取
5.3.3　多特征融合的期刊推荐
5.3.4　推荐框架算法实现描述
5.4 实验准备
5.4.1　实验数据集
5.4.2　基准参考模型
5.5 实验结果
5.5.1　人格特质分类模型性能分析
5.5.2　模型性能评估
5.5.3　关键参数分析
5.5.4　模型冷启动问题分析
5.5.5　结果多样性问题分析
5.5.6　模型通用性问题分析
5.6 本章小结
第６章期刊名语义增强的多维度特征融合期刊推荐模型
6.1 引言
6.2 期刊名语义增强的学术期刊推荐模型
6.2.1　问题描述
6.2.2　模型概要
6.2.3　模型实现
6.2.4　算法描述
6.3 实验准备
6.3.1　实验数据集
6.3.2　基准参考模型
6.4 实验结果
6.4.1　模型性能评估
6.4.2　关键参数分析
6.4.3　模型冷启动问题分析
6.4.4　结果多样性问题分析
6.4.5　模型通用性问题分析
6.5 本章小结
第 7 章结论与展望
7.1 结论
7.2 展望

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