【摘 要】
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学术画像的本质需求是精确刻画学术网络中学者的未知属性。当前方法多基于学者已知属性、学者合作网络，采用分类或者标签传播等传统机器学习算法完成学者属性填充。这些方法在
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所; 中国科学院大学计算技术研究所;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目2018YFB1004700
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学术画像的本质需求是精确刻画学术网络中学者的未知属性。当前方法多基于学者已知属性、学者合作网络，采用分类或者标签传播等传统机器学习算法完成学者属性填充。这些方法在预测学者二值属性时具有较好效果，但在多值属性预测时，精度较低。另外，当前方法多关注学者已知属性和合作网络，利用学者研究内容来辅助预测缺失属性的工作较少。基于上述挑战，本文提出以自中心关系属性网络来结合学者已知学者属性信息、合作关系、研究内容，探索不同深度神经网络模型（卷积神经网络和循环神经网络）来填充学术网络中学者的缺失属性，丰富学者画像；并在真实数据集上进行验证。实验结果表明，在多值属性预测任务中，本文F1平均提升5.25%。
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