【摘 要】
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合作关系在各个领域普遍存在,在学术领域,学者之间通过合作交流可以取得更高效的科研成果。然而,随着学者人数和学术论文不断增多,学术信息过载,传统的合作者推荐算法存在以下两个问题:冷启动和缺乏可解释性;基于内容的推荐未考虑学术网络拓扑的可能性,基于网络拓扑的推荐未考虑到学者自身属性差异。因此,无法快速精准的为学者推荐与之能力相当的合作者,提高合作者推荐算法的准确率具有重要意义。知识图谱蕴含丰富的节点属
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合作关系在各个领域普遍存在,在学术领域,学者之间通过合作交流可以取得更高效的科研成果。然而,随着学者人数和学术论文不断增多,学术信息过载,传统的合作者推荐算法存在以下两个问题:冷启动和缺乏可解释性;基于内容的推荐未考虑学术网络拓扑的可能性,基于网络拓扑的推荐未考虑到学者自身属性差异。因此,无法快速精准的为学者推荐与之能力相当的合作者,提高合作者推荐算法的准确率具有重要意义。知识图谱蕴含丰富的节点属性信息和复杂的关系路径,本文将知识图谱应用于合作者推荐中,主要研究工作如下:（1）针对科研合作者推荐中存在的冷启动和缺乏可解释性等问题,提出了基于知识图谱路径增强的科研合作者推荐模型（KGPE-CRec）。该模型首先选取DBLP数据集构建学术知识图谱,在此基础上利用双向路径提取算法,对学术知识图谱中的路径集与元路径集进行提取,采用递归神经网络作为模型嵌入路径集,并将其记忆为一组预测分数,建立熵编码器为每条路径分配权重得分。最后,利用加权池化层和优化步骤将分数和权重结合起来,得到推荐预测的输出。在数据集上的实验结果表明,与其他基线推荐方法相比,KGPE-CRec模型的性能在精确率、召回率、F1值以及NDCG指标上均有所提高,在处理冷启动问题方面表现良好,并增强了合作者推荐的解释能力。（2）针对传统基于内容的合作者推荐方法未考虑路径可达性、基于路径的合作者推荐未考虑学者属性相似度的问题,本文提出了基于内容和路径的合作者推荐模型（CPCRec）。该模型从学术能力、研究主题、地理位置三个指标综合计算学者之间的相似性,利用学者合作强度在学术知识图谱中进行有偏向性的随机游走,得出学者之间的路径相似性,综合学者相似性和路径相似性得出Top-K推荐结果。通过对参数的优化,将学者属性和拓扑路径结合,有效提高了合作者推荐的准确率。实验结果表明在选取恰当的参数时,CPCRec在精确率、召回率、F1值以及AUC值方面优于基线对比模型,能够为学者推荐出更合适的合作伙伴。
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