將基於協作式過濾的方法與基於內容的方法相結合，可以通過以下幾個步驟來實現：
特徵提取：首先，從用戶的歷史行為中提取特徵，包括用戶的評分、引用和參考文獻等，這些特徵將用於協作過濾。同時，從論文的標題、摘要、關鍵詞和引用中提取內容特徵。
相似度計算：分別計算用戶之間的相似度（基於協作過濾）和論文之間的相似度（基於內容），使用Jaccard相似度或餘弦相似度等方法來評估相似性。
加權融合：設計一個加權融合模型，將協作過濾的相似度和基於內容的相似度進行加權組合。可以根據用戶的需求和特徵的重要性來調整權重，從而獲得更準確的最終相似度。
推薦生成：根據融合後的相似度，生成最終的推薦列表。當用戶的相似用戶對某篇論文的引用次數達到一定閾值時，該論文將被推薦給用戶。
持續學習：系統應該具備持續學習的能力，根據用戶的反饋和行為不斷更新模型，優化推薦結果。這樣可以確保系統隨著時間的推移不斷提高準確性和用戶滿意度。
通過這種方式，結合協作過濾和基於內容的方法，可以充分利用不同特徵的優勢，提升推薦系統的整體性能。