得益于Web 2.0技術(shù)的發(fā)展與普及,科研社交網(wǎng)絡(luò)吸引著大量學(xué)者的加入。學(xué)者在網(wǎng)絡(luò)中分享研究成果、參與話題討論、創(chuàng)建研究小組,有效提高了科研效率�？蒲猩缃痪W(wǎng)絡(luò)中的學(xué)術(shù)資源呈現(xiàn)爆發(fā)式增長,出現(xiàn)了“信息過載”問題。信息過載限制了科研人員的信息搜索能力,如何在海量學(xué)術(shù)資源中尋找滿意的合作學(xué)者,已成為科研社交網(wǎng)絡(luò)亟需解決的問題。推薦系統(tǒng)能夠向用戶提供建議和推薦項目,為用戶決策提供輔助,是解決信息過載問題的有效途徑。因此,將推薦系統(tǒng)應(yīng)用到科研社交網(wǎng)絡(luò)中,建立有效的推薦機制對科研社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展非常重要�，F(xiàn)有科研社交網(wǎng)絡(luò)的推薦方法大多針對論文推薦,忽視了用戶尋求合作學(xué)者的行為。而且已有的學(xué)者推薦方法主要依據(jù)用戶社會關(guān)系或?qū)W者興趣,鮮有綜合學(xué)者偏好和社會關(guān)系兩個角度提供學(xué)者推薦的方法。用戶畫像可以精準(zhǔn)定位學(xué)者偏好,分析學(xué)者間的交互行為。合作關(guān)系反映了學(xué)者歷史合作的強度,以合作關(guān)系為邊,以合作強度為權(quán)重可以將學(xué)者緊密聯(lián)系在一起。為此,本文結(jié)合用戶的社會化信息,從科研人員用戶畫像和合作關(guān)系兩個維度構(gòu)建學(xué)者推薦模型。首先,根據(jù)學(xué)者發(fā)表的論文數(shù)量及期刊級別評估其科研能力,將學(xué)者發(fā)表論文的標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵字作為... 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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不同K值下的困惑度

不同β值對推薦結(jié)果的影響

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3558458