基于Doc2Vec和LDA模型融合文献质量的学术论文推荐研究

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摘 要：为解决海量的电子资源给读者带来“信息过载”的困扰，采用基于内容的推荐算法为读者推荐内容适配、质量优良的学术论文.考虑论文文本的上下文语义、词序及全局主题信息，首先采用Doc2Vec和LDA（Latent Dirichlet Allocation）混合语义模型训练候选论文集摘要语料库，学习得到（剩余12331字）

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