典型文献
融合学术水平相似性的合作者推荐模型
文献摘要：
合作者推荐工作对科学研究的发展和科技成果的转化很有帮助,然而学者间水平的差距严重影响了合作的建立.模型从学者间学术水平差距,合作网络的拓扑距离以及研究兴趣三个角度进行合作者推荐.首先,定义了学者—学者、学者—主题、学者—水平标签三种网络,并融合成主题—学者—水平标签图;之后对该图中的边赋权重,从而将合作者推荐任务转换为链路预测问题;最后使用偏向重启随机游走算法计算学者间的访问概率,并筛选访问概率大的学者作为推荐建议.在三个数据集上的实验表明,模型在推荐的准确率、召回率、F1指数上平均提高了5.4％、2.7％o、3.8％,同时目标学者与推荐学者的学术水平匹配度更高.
文献关键词：
合作者推荐;学术水平匹配;学术大数据;偏向重启随机游走
中图分类号：
作者姓名：
秦红武;赵猛;马秀琴;闫文英
作者机构：
西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]秦红武;赵猛;马秀琴;闫文英-.融合学术水平相似性的合作者推荐模型)[J].计算机应用研究,2022(07):2043-2049
A类：
偏向重启随机游走,学术水平匹配
B类：
合作者推荐,推荐模型,科技成果,合作网络,研究兴趣,推荐任务,任务转换,链路预测,随机游走算法,算法计算,算学,召回率,匹配度,学术大数据
AB值：
0.237352
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