《表3 不同方法的对比结果》

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《一种改进的个性化查询引文推荐方法》

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表3是不同的方法性能对比的结果。从表中可以明显地看到，随着N的增大，recall@N和NDCG@N的值都会随之变大。从不同的方法对比中可以看出，在AAN数据集上，PAWRW的实验结果均高于RTM、Link-PLSA-LDA、LDA、CiteR-ank、PopRank这五种方法，这是因为仅通过引用关系或内容信息来进行相关论文的推荐具有一定的局限性，而本文的实验模型中融入了内容和网络信息以及作者信息。由于缺少文本信息，从表3中可以发现，在所有指标上PopRank的效果明显比其他方法要差。由于仅仅依赖文本主题相似度信息，LDA各项指标的结果是所有方法中最差的。RTM和LinkPLSA-LDA的实验结果较为相近，并且要优于LDA，这是因为这两种方法整合了引用链接信息和其他一些额外的信息来进行主题学习。通过表3还可以看出，CiteRank与LDA相比，在论文内容的基础上考虑了时间因素，推荐结果并没有得到明显提高。