典型文献
司法场景下案例推荐系统的召回方法研究
文献摘要：
司法案例推荐主要具有司法领域知识重要、用户关注点集中等特点.目前,大多数推荐方法研究聚焦于精排步骤,对实际系统中召回研究相对有限,特别是缺乏在司法等特定场景下的召回研究.文章从司法案例文书的特点出发,设计了基于内容、协同过滤、热度的召回策略,特别考虑到司法领域知识的利用,设计了基于司法要素的召回策略.随后,提出基于多路融合的召回算法,将不同召回策略进行组合,组合方式包括各路择优选择、加权投票等.最后,基于真实司法信息系统构建案例推荐数据集,对不同召回策略以及多路召回的组合方式、网络结构、最佳权重开展了探究分析.实验结果表明,基于案由的召回是单路召回中的最优方法,召回率为0.43,多路召回的最佳方式为各路加权投票,召回率为0.72.
文献关键词：
案例推荐;召回;智能司法
中图分类号：
作者姓名：
肖悦;马为之;张敏;杨俊;刘奕群;马少平
作者机构：
清华大学计算机科学与技术系,北京信息科学与技术国家研究中心,北京100084;清华大学智能产业研究院,北京100084
文献出处：
引用格式：
[1]肖悦;马为之;张敏;杨俊;刘奕群;马少平-.司法场景下案例推荐系统的召回方法研究)[J].山西大学学报（自然科学版）,2022(02):313-321
A类：
B类：
法场,案例推荐,推荐系统,司法案例,有司,司法领域,领域知识,关注点,点集,推荐方法,特定场景,例文,文书,协同过滤,热度,召回策略,司法要素,多路,组合方式,各路,择优,加权投票,信息系统构建,推荐数,重开,探究分析,案由,回中,召回率,智能司法
AB值：
0.397015
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