【摘 要】
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通过为科研人员构建科研行为画像,科研人员能够便捷地使用各种个性化科研服务,促进科研人员提高科研效率。已有的研究往往将画像问题简单地抽象为多分类问题,没有考虑到信息
【基金项目】
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中国科学技术信息研究所情报工程实验室开放基金;国家自然科学基金项目（71471054,91646111）;安徽省质量工程项目（2016msgzs053,2017ppzy02）;合肥工业大学质量工程项目（JYZD1710）
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通过为科研人员构建科研行为画像,科研人员能够便捷地使用各种个性化科研服务,促进科研人员提高科研效率。已有的研究往往将画像问题简单地抽象为多分类问题,没有考虑到信息的充分利用和画像更新问题。为此,本研究提出了一种考虑全局和局部信息的科研人员科研行为画像方法,引入深度学习方法,借助深度学习自动从数据中提取高度抽象特征的特点,提取科研人员局部画像,结合全局信息构建科研人员的立体精准画像。最后,使用科研社交平台科研之友上的科研人员科研行为数据,对本研究提出的方法进行验证,证明了本研究提出方法的有效性。
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