摘要：学术文献是科学进步与发展的载体,各种元数据信息包括作者、论文、期刊以及这些实体之间的关系,具有重要的价值,如何精准构建学者用户画像是一个具有挑战性的问题。早期的用户画像相对简单,区分度以及可用性都不高。本文在“2017开放学术精准画像大赛”TASK3的真实数据上,提取学者与期刊的关系和学者与论文的关系,设计关系模型并采用LSI降维技术以及文本相似度计算,对学者兴趣标签进行识别与评估,并进行数据可视化分析。实验结果表明,使用本文提出的方法可准确有效的识别学者兴趣标签,准确率为P@1=92%、P@2=94%、P@3=98%。
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