融合词嵌入模型与频繁序列挖掘技术的个性化学术论文检索研究
来源：图书情报工作杂志2025年第19期北京时间：
作者：门玉英,焦璇,魏清凤
单位：1 湖北省科技信息研究院 武汉 430071;2 华中师范大学信息管理学院 武汉 430079;3 北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所 北京 100097
摘要：[目的/意义] 提出一种新的个性化学术论文检索方法，旨在解决集成式平台中存储的海量文献数据带来的检索效率与准确性问题。[方法/过程] 基于湖北省科技信息共享服务平台的Web用户访问日志，融合词嵌入模型（GloVe）与频繁序列挖掘技术。通过挖掘用户点击行为的高频序列以捕捉用户兴趣，并利用词嵌入模型生成上下文敏感的词向量，进而计算相似度以检索出Top 5文献。[结果/结论] 该方法可有效提升检索的精确率、召回率及F1值，为集成式平台的个性化学术论文检索提供新型解决方案。同时，首次将GloVe模型与频繁序列挖掘技术融合应用于学术论文检索领域，拓展两类技术的协同应用场景。
关键词：个性化论文检索,词嵌入,频繁序列挖掘,访问日志,
基金资助：本文系湖北省软科学计划研究项目“湖北省科技资源统筹中心建设路径研究”（项目编号：2024EDA002）研究成果之一。
