"融合表示学习与主题表征的科研合作预测模型研究"
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科研合作预测一直是情报研究的重要任务之一,具有重要的理论和现实意义。通过预测未曾合作过的作者之间的合作概率,可以实现相应的供需对接和合作推荐,从而促进知识扩散与合作交流。科研合作预测通常在作者合作网络中进行,利用合作网络的结构特征和作者节点的属性信息进行预测与推荐。当前的合作预测方法主要包括基于节点属性信息和基于网络表示学习的方法,但传统方法在处理大规模科研合作网络时存在分析困难,而基于网络表示学习的方法则未充分利用节点的属性信息。为此,本文提出一种融合网络表示学习与作者主题模型的合作预测方法,将合作网络的结构特征与作者节点的研究主题特征相结合,实现更准确的合作预测和推荐。 在科研合作预测研究方面,Newman等人最早将网络分析方法引入科研合作研究中。Liben-Nowell等人提出社会网络中的链路预测问题,并尝试基于网络结构的相似性定义方法,同时应用基于节点和路径的指标方法进行链路预测。随后的研究在这一基础上进行改进,提出了一系列新的方法和算法。然而,当前的合作预测方法仍存在一些问题,如处理大规模科研合作网络时的效率和准确性,以及在合作网络中充分利用节点属性信息等方面的挑战。 为解决上述问题,本文提出了一种融合网络表示学习与作者主题模型的合作预测方法。首先,通过网络表示学习方法,将作者合作网络映射到低维向量空间中,捕捉了节点之间的潜在关联。其次,利用作者主题模型,对作者的研究兴趣和主题进行建模,将作者节点的属性信息引入合作预测中。最后,通过联合优化网络表示学习和作者主题模型,实现合作预测和推荐的综合分析。实验结果表明,该方法在预测大规模科研合作网络中的合作关系时,具有更高的准确性和效率。 综上所述,本文提出的融合网络表示学习与作者主题模型的合作预测方法,有助于解决当前合作预测方法存在的问题,提高了科研合作预测的准确性和效率,对于推动科研合作和知识扩散具有重要的意义。未来的研究可以进一步探索如何结合更多的信息源,优化合作预测算法,提升合作推荐系统的性能,推动科研合作预测研究向更深入和广泛的方向发展。
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