隨著互聯(lián)網(wǎng)技術不斷發(fā)展,學術成果不斷涌現(xiàn),學者們可以使用各種分析方法來挖掘?qū)W術成果之間的隱藏關系,并探索學術合作的規(guī)律。其中,學術合作關系的分析逐漸成為研究熱點,對作者合作進行研究可以了解作者合作形成的原因和研究領域的發(fā)展態(tài)勢,幫助學者更方便地尋找到合作伙伴,促進科研合作的形成和科研成果的不斷產(chǎn)生。本文首先對學者合作規(guī)律以及影響因素進行了數(shù)據(jù)分析;在此基礎上,采用基于鏈路預測和基于網(wǎng)絡表示學習兩種方法建立了學者合作關系預測模型,并在傳統(tǒng)模型中加入了學者外部屬性這類新特征,實驗證明此類特征能夠有效提高模型的預測準確率。本文通過總結(jié)前人的文獻,基于統(tǒng)計學方法,選擇兩類作者合作關系的影響因素,從合作網(wǎng)絡拓撲特征和作者特征兩個方面進行度量。合作網(wǎng)絡拓撲特征選擇了鏈路預測特征和網(wǎng)絡表示學習特征。其中鏈路預測特征包括Common Neighbours(CN),Adamic-Adar(AA),Resource Allocation(RA),Jaccard,Katz,Graph Distance(GD),Sim Rank;網(wǎng)絡表示學習特征為使用Large-scale Information Networ...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 研究方法
    1.4 研究內(nèi)容
    1.5 研究思路
第2章 研究綜述
    2.1 基于鏈路預測的合作預測
    2.2 基于元路徑的合作預測
    2.3 基于網(wǎng)絡表示學習方法的合作預測
    2.4 與機器學習相結(jié)合的合作預測
    2.5 基于動力學的合作預測
    2.6 本章小結(jié)
第3章 影響作者合作的作者外部特征因素
    3.1 數(shù)據(jù)收集與預處理
    3.2 作者合作概況
    3.3 作者合作影響因素
    3.4 本章小結(jié)
第4章 作者合作關系預測模型
    4.1 模型介紹
    4.2 實驗流程
    4.3 模型評價
    4.4 模型分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 創(chuàng)新點
    5.3 研究展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝



本文編號：4043361