【摘 要】
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随着学术网络的不断发展,学者影响力预测得到广泛研究。该研究能够帮助各单位发现有潜力的研究人员,有助于决策者做出合理的招聘决策或资金分配。传统的学者影响力预测方法主要在同构学术网络中考虑学者的被引频次、合作关系、合作次数以及合作时间等因素,综合衡量并预测学者的影响力。而基于异构学术网络的学者影响力预测能够捕捉学术主体之间更多的互动与沟通,能更加准确地预测影响力。但在异构网络中使用随机游走模型对学者影
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随着学术网络的不断发展,学者影响力预测得到广泛研究。该研究能够帮助各单位发现有潜力的研究人员,有助于决策者做出合理的招聘决策或资金分配。传统的学者影响力预测方法主要在同构学术网络中考虑学者的被引频次、合作关系、合作次数以及合作时间等因素,综合衡量并预测学者的影响力。而基于异构学术网络的学者影响力预测能够捕捉学术主体之间更多的互动与沟通,能更加准确地预测影响力。但在异构网络中使用随机游走模型对学者影响力进行预测时,大多数方法未考虑一篇论文中每位作者对该篇论文所做的贡献以及作者h指数,不利于对学者未来影响力排名的预测。在已有研究的基础上,本文探究影响学者影响力预测的节点特征,发现论文的作者信誉分配值、作者的h指数以及论文的时间衰减因子有效提高预测效果;并对随机游走模型进行改进,加入异构网络中节点特征,实现有偏的重启随机游走以便更准确模拟学者被访问过程,从而得到学者的未来影响力分数。该方法利用学者在学术网络中全局拓扑结构特征、学者自身的特征以及学者发表论文的特征来预测学者的未来影响力。为了验证算法的可行性与正确性,本文在两个数据集上对我们的算法进行实验,并与其他四种算法做对比,实验表明我们的算法在准确率上提升了4.7-16个百分点、在NDCG指标上提升了3-17个百分点和在RI指标上提升了1.8%-55.8%。
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