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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
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。
参考文献 |
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