融合学术水平相似性的合作者推荐模型
Collaborator recommendation model fused academic level similarity
西北师范大学 计算机科学与工程学院, 兰州 730070
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%、3.8%，同时目标学者与推荐学者的学术水平匹配度更高。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61662067,61662068,61762081)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0670
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2043-2049
文章编号: 1001-3695(2022)07-019-2043-07
发布历史
[2022-02-24] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版
引用本文
秦红武, 赵猛, 马秀琴, 等. 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, 39 (7): 2043-2049. (Qin Hongwu, Zhao Meng, Ma Xiuqin, et al. Collaborator recommendation model fused academic level similarity [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2043-2049. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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