科研社交网站中基于相似兴趣的学者推荐研究

发布时间：2018-06-26 09:02

  本文选题：科研社交网站 + 个性化推荐　； 参考：《情报科学》2017年09期

【摘要】：【目的/意义】研究科研社交网站中的学者推荐有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流,对科研工作具有深远意义。【方法/过程】从学者知识结构和学术行为网络两个维度出发,构建基于相似兴趣的学者推荐模型,挖掘分析学者知识结构特征、学者间合作网络、机构间合作网络关系,计算学者在这三个层面上的相似度并进行整合实现学者推荐。最后以百度学术学者主页数据为例验证模型的可用性与有效性。【结果/结论】结果表明:模型能够有效解决科研社交网站信息过载和不对称的问题,满足可操作性和推荐结果有效性。
[Abstract]:[objective / significance] the recommendation of scholars in research social networking sites is conducive to strengthening academic cooperation and promoting academic exchanges among researchers. It is of great significance to scientific research. [methods / processes] from the two dimensions of academic knowledge structure and academic behavior network, we construct a model of scholars' recommendation based on similar interests, mining and analyzing the characteristics of scholars' knowledge structure, and establishing a cooperative network among scholars. Inter-agency cooperative network, the similarity of scholars at these three levels is calculated and integrated to realize the scholars' recommendation. Finally, the availability and validity of the model are verified by taking the data of Baidu academic homepage as an example. [results / conclusions] the results show that the model can effectively solve the problem of information overload and asymmetry of scientific research social networks. To meet the operational and recommended results of the effectiveness.
【作者单位】： 华中师范大学信息管理学院;
【基金】：国家社会科学基金项目(12BTQ038)
【分类号】：G353.1

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本文编号：2069859