融合多特征和雙向圖分類的專家推薦方法

摘要： 專家推薦是推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的一個研究熱點，專家信息特征提取的合理性直接影響到推薦的準(zhǔn)確性。然而多數(shù)專家推薦方法未對多源信息構(gòu)建特征關(guān)系文本圖，忽略了屬性特征之間的相關(guān)性，以及無法依據(jù)關(guān)聯(lián)性拓展知識領(lǐng)域特征。針對以上問題本文提出了一種融合多特征和雙向圖分類的專家推薦方法 CMFBG。首先通過多源信息融合獲取專家個體多特征信息，并對不同屬性特征構(gòu)建類內(nèi)文本圖；然后分別使用基于Trans...