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SVD-CNN: A Convolutional Neural Network Model with Orthogonal Constraints Based on SVD for Context-Aware Citation RecommendationSVD-CNN: Un modelo de red neuronal convolucional con restricciones ortogonales basado en SVD para la recomendación de citas con conocimiento del contexto

Resumen

La recomendación de citas con conocimiento del contexto tiene como objetivo predecir automáticamente las citas adecuadas para un determinado contexto de citación, lo que es esencialmente útil para los investigadores cuando escriben artículos científicos. En los enfoques existentes basados en redes neuronales, la sobrecorrelación en la matriz de pesos influye en la similitud semántica, lo que constituye un problema difícil de resolver. En este trabajo, proponemos un nuevo enfoque de recomendación de citas consciente del contexto que puede mejorar esencialmente la ortogonalidad de la matriz de pesos y explorar patrones de citación más precisos. Demostramos cuantitativamente que los diversos patrones de referencia en el papel tienen características de interacción que pueden afectar significativamente a la predicción de enlaces. Realizamos experimentos con los conjuntos de datos de CiteSeer. Los resultados muestran que nuestro modelo es superior a los modelos de referencia en todas las métricas.

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