本文選題：科研社交網(wǎng)站 + 個性化推薦��； 參考：《情報科學》2017年09期

【摘要】：【目的/意義】研究科研社交網(wǎng)站中的學者推薦有利于增強學術合作、提升科研人員學術交流,對科研工作具有深遠意義�！痉椒�/過程】從學者知識結構和學術行為網(wǎng)絡兩個維度出發(fā),構建基于相似興趣的學者推薦模型,挖掘分析學者知識結構特征、學者間合作網(wǎng)絡、機構間合作網(wǎng)絡關系,計算學者在這三個層面上的相似度并進行整合實現(xiàn)學者推薦。最后以百度學術學者主頁數(shù)據(jù)為例驗證模型的可用性與有效性�！窘Y果/結論】結果表明:模型能夠有效解決科研社交網(wǎng)站信息過載和不對稱的問題,滿足可操作性和推薦結果有效性。
[Abstract]:[objective / significance] the recommendation of scholars in research social networking sites is conducive to strengthening academic cooperation and promoting academic exchanges among researchers. It is of great significance to scientific research. [methods / processes] from the two dimensions of academic knowledge structure and academic behavior network, we construct a model of scholars' recommendation based on similar interests, mining and analyzing the characteristics of scholars' knowledge structure, and establishing a cooperative network among scholars. Inter-agency cooperative network, the similarity of scholars at these three levels is calculated and integrated to realize the scholars' recommendation. Finally, the availability and validity of the model are verified by taking the data of Baidu academic homepage as an example. [results / conclusions] the results show that the model can effectively solve the problem of information overload and asymmetry of scientific research social networks. To meet the operational and recommended results of the effectiveness.
【作者單位】： 華中師范大學信息管理學院;
【基金】：國家社會科學基金項目(12BTQ038)
【分類號】：G353.1

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本文編號：2069859