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當(dāng)前基于二分網(wǎng)絡(luò)的推薦算法未考慮推薦對(duì)象之間的語義關(guān)系，因此文中提出一種融合語義模型的二分網(wǎng)絡(luò)推薦算法。該算法利用作者主題模型將推薦對(duì)象的語乂信息降維至二維向量空間;然后計(jì)算推薦對(duì)象之間的語乂相似度，把該語義相似度融合到基于物質(zhì)擴(kuò)散的二分網(wǎng)絡(luò)推薦算法中。以新能源汽車專利權(quán)人推薦為實(shí)例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，該算法相比于單一的二分網(wǎng)絡(luò)推薦算法具有更高的準(zhǔn)確率和召回率，準(zhǔn)確率提高比率為2.29%，召回率提高比率為4.15%。
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