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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明公开一种基于多相似度融合的科研合作者推荐方法，融合了学者间的合作关系相似度、研究领域相似度以及学术水平相似度三个学术特征，其中合作关系相似度考虑了两个学者之间最近的合作时间、合著论文的次数两个因素，研究领域相似度通过学者论文摘要的内容相似度来衡量，学术水平相似度综合了学者的学术年龄、h‑index、发表论文的数量、总被引次数和合作者数量五个学术指标进行衡量。之后通过学术大数据建立学术合作网络，将三个学术特征进行组合作为网络中边的权重，以此构建学者间的转移概率矩阵，最后通过改进的重启型随机游走算法来计算网络中各节点间的相似性，最后推荐的结果更加准确，从而为目标学者推荐最匹配的科研合作者。
主权项：1.一种基于多相似度融合的科研合作者推荐方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：对DBLP引文网络数据集进行预处理，构建学术合作网络，节点代表学者，有合作关系的学者之间用边相连；步骤2：计算学者间的合作关系相似度，计算公式如下： 其中，和分别代表学者am和an发表论文的总数量，是论文pi的发表年份，是两名学者第一篇合著论文的发表年份，tc是当前的年份；是两名学者合著论文的总数量；步骤3：使用Doc2vec模型计算学者之间论文摘要的内容相似度，从而得到学者间的研究领域相似度；步骤4：计算学者间的学术水平相似度；利用余弦相似度来计算两个学者学术水平特征向量之间的相似性，计算公式如下： 其中，Lm和Ln分别为学者am和an的学术水平特征向量；步骤5：将合作关系相似度、研究领域相似度以及学术水平相似度三个维度进行线性组合，作为学术合作网络中边的权重，其公式如下：Wam，an＝α×Cam，an+β×Ram，an+γ×Aam，an其中，Cam，an表示两个科研工作者和之间的合作关系相似度，Ram，an表示两个科研工作者之间的研究领域相似度，Aam，an表示科研工作者之间的学术水平相似度，α、β、γ为权重参数，且α+β+γ＝1；步骤6：将待推荐的学者作为目标节点，在学术网络上进行随机游走，直至各个节点的分数趋于稳定状态，将所有的分值进行降序排序，然后取TOPN的学者推荐给目标学者。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于多相似度融合的科研合作者推荐方法
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