新奇科研合作者的识别与推荐

发布时间：2021-05-07 15:56

　　学术合作是学术界的一种普遍现象,合作者推荐系统帮助学者发现有价值的合作者。大多数推荐技术以提高推荐结果的准确率为目标,为学者提供相似的合作者,但是它们忽略了推荐结果的新奇性。合作行为受多方面因素影响,而新奇合作有助于科研技术的革新或科研成果的突破。因此,本文主要研究新奇（serendipity）科研合作者的特性和表现,并分别提出了新奇合作者的识别和推荐方法。首先,本文总结了相关工作中对于新奇性概念的理解,从相关性、意外性和价值性三个角度定义新奇科研合作者,对应的直观定义分别为网络结构相似性、主题多样性和合作者本身影响力,并分别通过随机游走算法、跨领域合作数以及特征向量中心度对每个指标进行量化。然后,本文利用新奇合作者的定义设计了两个有价值的应用,分别是基于聚类算法的新奇合作者识别和基于网络表示学习算法的新奇合作者推荐。基于聚类算法的识别模型RUVMod对所有合作者进行聚类,结合定义中的三个指标对每个合作者簇进行分析,并将所有合作者划分为8个类别。最终相关性低、意外性和价值性高的合作者簇被识别为新奇合作者集合。另外,基于网络表示学习算法的推荐方法Seren2vec将新奇合作者的量化指标融... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外相关研究
        1.2.1 学术合作者推荐
        1.2.2 科研领域中的新奇性
    1.3 本文研究内容和贡献
        1.3.1 本文研究目的和主要工作
        1.3.2 本文创新点
    1.4 本文组织结构
2 理论基础
    2.1 新奇性的概念分析
    2.2 融入新奇性的推荐技术
    2.3 新奇推荐系统的评估方法
    2.4 本章小结
3 新奇科研合作者的定义及量化
    3.1 新奇合作者的定义
        3.1.1 相关性及其量化
        3.1.2 意外性及其量化
        3.1.3 价值性及其量化
    3.2 DBLP数据预处理
        3.2.1 DBLP数据集简介
        3.2.2 DBLP数据处理
        3.2.3 论文合作网络建模
    3.3 本章小结
4 新奇科研合作者的识别
    4.1 基于聚类算法的新奇合作者识别
        4.1.1 合作者分类模型
        4.1.2 自组织映射神经网络算法
        4.1.3 新奇合作者识别
    4.2 新奇性评估指标
        4.2.1 意外性
        4.2.2 价值性
        4.2.3 新奇性
    4.3 实验评估
        4.3.1 基于聚类的对比算法
        4.3.2 基于新奇性的对比算法
        4.3.3 实验总结
    4.4 本章小结
5 新奇科研合作者的推荐
    5.1 基于网络表示学习算法的新奇合作者推荐
        5.1.1 融合新奇性的合作网络模型
        5.1.2 基于新奇性导向的网络表示学习算法
        5.1.3 新奇合作者推荐
    5.2 实验评估
        5.2.1 对比算法
        5.2.2 模型参数对推荐效果的影响
        5.2.3 实验总结
    5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]A Bibliometric Framework for Identifying “Princes” Who Wake up the “Sleeping Beauty” in Challenge-type Scientific Discoveries[J]. Jian Du,Yishan Wu.  Journal of Data and Information Science. 2016(01)
[2]基于密度的聚类算法DBSCAN的研究与实现[J]. 曾泽林,段明秀.  科技信息. 2012(30)
[3]自组织映射（SOM）聚类算法的研究[J]. 余健,郭平.  现代计算机. 2007(03)
[4]自组织映射神经网络（SOM）在客户分类中的一种应用[J]. 陈伯成,梁冰,周越博,林析泉,赵延.  系统工程理论与实践. 2004(03)

硕士论文
[1]基于内容的个性化推荐系统研究[D]. 单京晶.东北师范大学 2015
[2]基于高斯混合模型的EM算法及其应用研究[D]. 邱藤.电子科技大学 2015



本文编号：3173673