【摘 要】
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[目的/意义]为了发现适合合著关系预测的最佳数据集规模,并公平比较合著关系预测的指标,需要比较和分析不同数据规模下合著关系预测的整体准确率和最优指标的变化情况。[方法
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院信息管理系,中国科学院文献情报中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金“基于被引科学知识突变的突破性创新动态识别及其形成机理研究”（编号：71503125）,教育部人文社会科学研究青年基金“异构知识网络中主题突变动态识别研究”（编号：14YJC870025）和中央高校基本科研业务专项资金“基于专利引用科学知识突变的突破性创新动态识别方法与形成机理研究”（编号：30915013101）的研究成果之一.
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[目的/意义]为了发现适合合著关系预测的最佳数据集规模,并公平比较合著关系预测的指标,需要比较和分析不同数据规模下合著关系预测的整体准确率和最优指标的变化情况。[方法/过程]选取12个共同邻居及其改进指标作为代表性的合著关系预测指标,在不同规模的合著网络数据集上运用链路预测的理论和方法计算不同指标的预测准确率,并发现不同数据规模下的最优指标,从而揭示数据规模对合著关系预测的影响以及造成这些影响的原因。[结果/结论]在图书情报领域,通过作者出现频次大小形成不同规模的合著网络数据集,实验结果表明,数据规模越大
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