發(fā)布時(shí)間：2018-07-22 15:07

【摘要】：【目的】結(jié)合鏈路預(yù)測(cè)與機(jī)器學(xué)習(xí),提出推薦未來科研合作的新方法,以提高單獨(dú)基于鏈路預(yù)測(cè)方法的推薦精確度�！痉椒ā繕�(gòu)建加權(quán)作者合作網(wǎng),以不同的鏈路預(yù)測(cè)指標(biāo)作為特征輸入,運(yùn)用極端隨機(jī)樹(Extremely Randomized Trees,ET)機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練分類,并利用遍歷算法求取分類結(jié)果的最優(yōu)權(quán)重組合,選取TOP準(zhǔn)確度的預(yù)測(cè)作為合作推薦結(jié)果。【結(jié)果】選取納米科技領(lǐng)域2008年 2010年SCI論文數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證。在城市合作推薦中,改進(jìn)的ET方法優(yōu)于已有方法,有良好的推薦成功率;預(yù)測(cè)方法受網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等因素影響較小,適用范圍更廣泛�！揪窒蕖靠蒲泻献魇芎献鲃�(dòng)機(jī)、地域、語言等諸多因素影響,加權(quán)作者合作網(wǎng)沒有反映在一篇論文中同城市、同機(jī)構(gòu)的多個(gè)作者,也沒有反映上述因素�！窘Y(jié)論】改進(jìn)算法能夠比單個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)產(chǎn)生更準(zhǔn)確的合作推薦建議,也為推廣到大學(xué)等機(jī)構(gòu)、個(gè)人等更微觀的應(yīng)用層面提供參考。
[Abstract]:[objective] combined with link prediction and machine learning, a new method for recommending future scientific research cooperation is proposed to improve the recommendation accuracy based on link prediction alone. [methods] A weighted author cooperative network is constructed. With different link prediction indexes as feature input, the classification is trained by extreme random trees (Extremely randomly trees) machine learning algorithm, and the optimal weight combination of classification results is obtained by traversal algorithm. The prediction of top accuracy was selected as the cooperative recommendation result. [results] the data of sci in the field of nanotechnology in 2008 and 2010 were selected for empirical study. In the urban cooperative recommendation, the improved et method is superior to the existing method and has a good success rate of recommendation, the prediction method is less affected by the network structure and other factors, and the scope of application is wider. Many factors, such as language, are not reflected in a single paper by multiple authors in the same city and institution. [conclusion] the improved algorithm can produce more accurate recommendations for cooperation than a single prediction index, and can also provide a reference for the extension to institutions such as universities, individuals and other more micro application levels.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);中國(guó)科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“科學(xué)結(jié)構(gòu)特征及其演化動(dòng)力學(xué)分析方法與應(yīng)用研究”(項(xiàng)目編號(hào):71173211)的研究成果之一
【分類號(hào)】：G353.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2137857