公开(公告)号：CN114385927B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202210003383.2

申请日：2022-01-04

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 万良田 ,  吴海南 ,  孙璐 ,  孔祥杰

IPC: G06F16/9536 ,  G06F40/232 ,  G06F40/289 ,  G06F18/22 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开一种基于多相似度融合的科研合作者推荐方法，融合了学者间的合作关系相似度、研究领域相似度以及学术水平相似度三个学术特征，其中合作关系相似度考虑了两个学者之间最近的合作时间、合著论文的次数两个因素，研究领域相似度通过学者论文摘要的内容相似度来衡量，学术水平相似度综合了学者的学术年龄、h‑index、发表论文的数量、总被引次数和合作者数量五个学术指标进行衡量。之后通过学术大数据建立学术合作网络，将三个学术特征进行组合作为网络中边的权重，以此构建学者间的转移概率矩阵，最后通过改进的重启型随机游走算法来计算网络中各节点间的相似性，最后推荐的结果更加准确，从而为目标学者推荐最匹配的科研合作者。

公开(公告)号：CN114385927A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202210003383.2

申请日：2022-01-04

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 万良田 ,  吴海南 ,  孙璐 ,  孔祥杰

IPC: G06F16/9536 ,  G06F40/232 ,  G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开一种基于多相似度融合的科研合作者推荐方法，融合了学者间的合作关系相似度、研究领域相似度以及学术水平相似度三个学术特征，其中合作关系相似度考虑了两个学者之间最近的合作时间、合著论文的次数两个因素，研究领域相似度通过学者论文摘要的内容相似度来衡量，学术水平相似度综合了学者的学术年龄、h‑index、发表论文的数量、总被引次数和合作者数量五个学术指标进行衡量。之后通过学术大数据建立学术合作网络，将三个学术特征进行组合作为网络中边的权重，以此构建学者间的转移概率矩阵，最后通过改进的重启型随机游走算法来计算网络中各节点间的相似性，最后推荐的结果更加准确，从而为目标学者推荐最匹配的科研合作者。