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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于链接相似度的学者推荐方法及系统，该方法包括：步骤1，将学术文献根据是否存在合作关系转化为合作网络图；步骤2，给定学者节点q作为请求，使用基于核的点对相似度模型KerSim来计算节点q和其余学者节点之间的相似度；步骤3，使用矩阵运算技巧和缓存技术来加速单源KerSim的计算；步骤4，获取相似度排名最高的前k个学者，从而得到与学者q相似的学者。与传统方法相比，本发明能够捕获到更加丰富且合理的相似信息，从而实现准确且高效的推荐。
主权项：1.一种基于链接相似度的学者推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将学术文献根据学者之间是否存在合作转化为学者合作网络结构，其中学者作为图中的节点，如果学者之间合作发表过一篇文献，则在对应的节点之间增加一条边；步骤2，给定学者节点q作为请求，使用基于核的点对相似度模型KerSim计算节点q和其余学者节点之间的相似度；步骤3，使用矩阵运算和缓存技术来加速单源KerSim的计算；步骤4，获取相似度排名最高的前k个单词，从而得到与学者q最相似的学者，从而完成相似学者推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于链接相似度的学者推荐方法及系统
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