基于超图的科研合作推荐研究

作     者：陈文杰 Chen Wenjie

作者机构：中国科学院成都文献情报中心成都610041 

出 版 物：《数据分析与知识发现》 (Data Analysis and Knowledge Discovery)

年 卷 期：2023年第7卷第4期

页      面：68-76页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 120501[管理学-图书馆学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 120502[管理学-情报学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(项目编号:2018YFB1404205)的研究成果之一 

主　　题：超图 结构相似性 属性相似性 科研合作推荐 

摘      要：【目的】为促进科研人员间的合作交流与学术团体的构建,提出基于超图的推荐算法SCRH,用于干细胞领域的科研合作推荐研究。【方法】构建基于超图结构的科研合作超网络,然后基于共同邻居和资源分配构建超图的结构相似性指标,利用作者主题模型和深度自编码器构建超图的属性相似指标,最后将两种度量指标线性融合以实现科研合作推荐。【结果】SCRH在合作推荐任务上AUC和MR指标值为0.88和2.35,相较于对比算法最优指标度量分别提升0.11和0.79。【局限】SCRH在节点属性相似性度量中仅考虑作者的文本属性,没有充分利用作者的引用信息、机构信息和发文等级等属性信息。【结论】SCRH同时考虑了超图的结构特征与属性特征,能够有效完成干细胞领域的科研合作推荐任务。