摘要
本发明公开一种基于超图的引文推荐方法及电子设备,其中方法包括:对现有论文的文本内容生成初始嵌入向量;将所有论文的子向量根据意图进行聚类,生成意图原型向量;构建引用超图,反映引用论文和被引论文之间的关系,调整论文的节点在所述超图信息传播中的权重,进行微观意图解耦;将引用意图在宏观语义上分类,进行宏观意图解耦;计算手稿与现有论文的相关性得分,根据相关性得分从高到低排序,生成推荐论文列表。在推荐准确性方面,本发明能够更精准地理解引用和被引用论文之间的意图语义,显著提高了推荐结果的准确性;有效建模了论文共被引网络的拓扑特征,使推荐结果更符合特定意图的引用模式。