【摘要】：學(xué)術(shù)影響力預(yù)測是學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要研究內(nèi)容,其中,論文影響力的預(yù)測可以幫助研究人員找到有價值的論文,以便了解最新的研究方向。作者影響力預(yù)測可以為決策人員在基金資助,資源分配等方面提供參考。現(xiàn)有最先進的學(xué)術(shù)影響力預(yù)測方法是基于圖的方法,但大部分基于圖的方法著重于評估論文和作者的當前影響力,這對新發(fā)表的文章和年輕研究人員不公平。另一個局限是它們主要依賴于學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的全局結(jié)構(gòu)特征,不能充分利用網(wǎng)絡(luò)的局部結(jié)構(gòu)信息以及文本和時間等信息,這制約了影響力預(yù)測的準確性。針對以上問題,本文提出一種基于表示學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)影響力預(yù)測算法。論文主要包括以下內(nèi)容:構(gòu)建包含論文、作者、主題、詞等類型節(jié)點以及節(jié)點之間多種關(guān)系的異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò),并依據(jù)與論文及作者影響力相關(guān)的特征設(shè)置邊的權(quán)重。通過主題和詞來保留論文之間的內(nèi)容相關(guān)性,充分挖掘缺少引用的新論文的潛在影響力。針對異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計一種表示學(xué)習(xí)模型,構(gòu)造合適的目標函數(shù),將異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)映射到一個低維向量空間中,學(xué)習(xí)不同類型節(jié)點的向量表示,通過表示學(xué)習(xí)過程更有效地保留網(wǎng)絡(luò)的局部結(jié)構(gòu)信息、論文的文本信息。利用節(jié)點間的向量相似度構(gòu)造出與論文引用網(wǎng)絡(luò)、論文-作者網(wǎng)絡(luò)以及作者合作網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的鄰接矩陣,然后利用一個基于圖的多變量隨機游走排序模型,基于論文與作者之間的互增強關(guān)系,在同一個模型中實現(xiàn)對論文和作者的未來影響力預(yù)測排序。在AMiner數(shù)據(jù)集和AAN數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,提出的模型在Normalized Discounted Cumulative Gain(NDCG)及Recommendation Intensity(RI)兩個評估指標上明顯優(yōu)于其他5種對比方法。
【圖文】：

圖 1-1 文獻數(shù)量隨時間的變化趨勢圖示，發(fā)表于 2010 年的文獻數(shù)量是發(fā)表于 2000 年的文獻數(shù)量的術(shù)信息收集了數(shù)百萬論文，作者，引文，，數(shù)字，圖表，以及大大的學(xué)術(shù)信息知識庫，學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生為科研人員的研究工及實驗依據(jù)，但是也為信息提取、數(shù)據(jù)分析、影響力預(yù)測等工挖掘、探索學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)的知識，可以為各方面利益相關(guān)者帶來極

息網(wǎng)絡(luò)是指將信息或者數(shù)據(jù)通過某種方式鏈接起來而組成的網(wǎng)絡(luò)[47]，它可述如下:義 2.1 信息網(wǎng)絡(luò)[48]可以表示為一個有向圖 G = (ν , ε)，它帶有對象類型映 Α 以及鏈接類型映射函數(shù) φ : ε → R，任意對象ν∈ν 都屬于一個特定的對A，任意鏈接e ∈ ε都屬于一個特定的關(guān)系 φ (ε ) ∈ R。屬于相同關(guān)系類型的始對象和結(jié)束對象類型相同。果信息網(wǎng)絡(luò)中對象類型的數(shù)量 A > 1或者鏈接類型的數(shù)量 R > 1，則該為異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)，也可簡稱為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)衍生出來的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)即為典型的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，論文、作者等不同類之間的關(guān)系構(gòu)成了復(fù)雜的異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)。圖 2-1 所示的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)為一個異它包含論文、作者、機構(gòu)和期刊/會議等四種對象類型，以及論文到論文作者到機構(gòu)和論文到期刊/會議等四種類型的鏈接關(guān)系。
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.1;TP18

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1 韓佳寧;基于表示學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)影響力預(yù)測算法研究[D];中國民航大學(xué);2019年

本文編號：2594302