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1. ScholatGPT：面向学术社交网络的大语言模型及智能应用

袁成哲, 陈国华, 李丁丁, 朱源, 林荣华, 钟昊, 汤庸

《计算机应用》唯一官方网站 2025, 45 (3): 755-764. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2024101477

摘要（186）

HTML （16）

PDF （2602KB）（78）

针对现有大语言模型（LLM）在跨领域知识处理、实时学术信息更新及输出质量保证方面的局限，提出基于学术社交网络（ASN）的学者LLM——ScholatGPT。ScholatGPT结合知识图谱增强生成（KGAG）与检索增强生成（RAG），以提升精准语义检索与动态知识更新的能力，并通过微调优化以强化学术文本的生成质量。首先，基于学者网（SCHOLAT）关系数据构建学者知识图谱，并利用LLM进行语义增强；其次，提出KGAG检索模型，结合RAG实现多路混合检索，增强LLM的精准检索能力；最后，利用微调技术优化模型，使它在各学术领域的生成质量得到提升。实验结果表明，ScholatGPT在学术问答任务中的精确率达83.2%，相较于GPT-4o和AMiner AI提升了69.4和11.5个百分点，在学者画像、代表作识别和研究领域分类等任务上均表现优异。在回答相关性、连贯性和可读性方面，ScholatGPT取得了稳定且具有竞争力的表现，在专业性与可读性之间实现了较好的平衡。此外，基于ScholatGPT开发的学者智库和学术信息推荐系统等智能应用有效提升了学术信息获取的效率。

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2. 学术社交网络中的权威学者推荐模型

李春英, 汤庸, 肖政宏, 李天送

计算机应用 2020, 40 (9): 2594-2599. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010110

摘要（386）

PDF （971KB）（481）

目前，学术社交网络平台存在的信息过载和信息不对称等问题导致学者特别是影响力低的学者很难找到自己感兴趣的内容，同时，学术社交网络中影响力大的学者对学术社区的形成具有一定的促进作用并且对影响力低的学者的科学研究具有一定的导向作用，因此提出一种融合学术社区检测的权威学者推荐模型（ISRMACD）来为学术社交网络中的低影响力学者提供推荐服务。首先，利用影响力大的学者圈作为社区的核心结构对学术社交网络中学者间的关系纽带——好友关系所产生的复杂网络拓扑关系进行学术社区检测；然后，对社区内的学者计算影响力，并实现社区内部的权威学者推荐服务。在学者网数据集上的实验结果表明，该推荐模型在不同的权威学者推荐数量下均取得了较高的推荐质量，并且每次推荐10名权威学者取得的推荐精度最高，达到70%及以上。

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3. 基于社区划分的学术论文推荐模型

黄泳航, 汤庸, 李春英, 汤志康, 刘继伟

计算机应用 2016, 36 (5): 1279-1283. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1279

摘要（651）

PDF （1002KB）（611）

针对学术社交网络独有的社交性,构建了基于社区划分的学术论文推荐模型。模型选择社区复杂好友关系网络图中最大连通分量作为数据处理逻辑单元,在此基础上进行核心关系网划分,并采用非参数控制的方式,在所建立的核心关系网内建立标签,在学术社交网络中通过标签传播进行社区划分,根据社区划分结果在社区内部的用户之间推荐学术论文。该社区划分算法与经典社区划分算法在人工网络上进行仿真实验,结果表明该算法在不同特征的人工网络上皆能取得良好的社区发现质量。

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4. 面向大规模学术社交网络的社区发现模型

李春英, 汤庸, 汤志康, 黄泳航, 袁成哲, 赵剑冬

计算机应用 2015, 35 (9): 2565-2568. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2565

摘要（587）

PDF （779KB）（413）

针对基于标签传播的复杂网络重叠社区发现算法中预先输入参数在真实网络中的局限性以及标签冗余等问题,提出一种基于标签传播的面向大规模学术社交网络的社区发现模型。该模型通过寻找网络中互不相交的最大极大团(UMC)并对每个UMC中的节点赋予唯一标签来减少冗余标签,提高社区发现的效率以及稳定性。标签更新时以UMC作为核心单位采用亲密度的方式由中心向四周更新UMC邻接节点的标签及权重,以权重最大值的方式更新网络中非UMC邻接节点的权重。后期处理阶段采用自适应阈值方式去除节点标签中的噪声,有效克服了预先输入重叠社区个数在真实网络中的局限性。通过在学术社交网络平台——学者网数据集上的实验表明,该模型能够将具有一定共性的节点划分到同一个社区中,并为学术社交网络平台进一步的好友推荐、论文分享等精确的个性化服务提供了支持。

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5. 基于自动问答系统的信息检索技术研究进展

汤庸林鹭贤罗烨敏潘炎

计算机应用

摘要（1884）

PDF （833KB）（1495）

自动问答是根据用户以自然语言提出的问题给出一个明确的答案。近年来，自动问答越来越受到信息检索和自然语言处理的研究者的关注。典型的自动问答系统通常包含问题分析、文段检索和答案选择等部件。介绍了自动问答的最新研究进展和相关国际会议情况，着重阐述问题分类、查询扩展、文段检索和答案选择这四个热点技术的主要功能和常用方法，最后提出存在的一些问题和展望。