本发明提供了一种异构环境下嵌入预期价值的文献推荐方法,广泛应用于信息服务领域中的学术文献查询和检索过程中,包括如下步骤:构建初始向量,将文献网络转化为异构无向网络,利用异构图卷积将异构节点表示为节点向量,利用深度注意力层获取节点权重并优化节点向量,利用强化学习机制在节点向量中嵌入文献预期价值。本发明设计合理,结构清晰,使用便捷,可解决现有方法无法估计和利用文献预期价值的问题,以及无法多维度衡量节点贡献度的问题,减少推荐误差,提高了新发表文献的推荐效率和推荐精度。
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