學(xué)術(shù)異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中的作者合作關(guān)系預(yù)測(cè).pdf

1、隨著科學(xué)研究工作的不斷進(jìn)展，近年來科研成果的產(chǎn)量迅猛增長(zhǎng)，學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)日漸成為研究熱點(diǎn)。為了揭露學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)背后隱藏的信息和規(guī)律，學(xué)者們從不同角度對(duì)各種學(xué)術(shù)主體之間的關(guān)系進(jìn)行分析和挖掘。在本文中，我們主要研究學(xué)術(shù)異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中作者之間的合作關(guān)系預(yù)測(cè)問題，即對(duì)之前沒有合作過的作者在未來發(fā)生合作關(guān)系的可能性進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。這有助于識(shí)別一個(gè)學(xué)者是屬于合作型還是獨(dú)立科研型，了解學(xué)者的學(xué)術(shù)圈子以及發(fā)現(xiàn)合作關(guān)系形成背后的機(jī)制和原理，從而幫助學(xué)者更高效的

2、進(jìn)行科學(xué)研究。
　　與傳統(tǒng)的在信息缺失和單一的同構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行關(guān)系分析不同，我們利用更貼近現(xiàn)實(shí)世界的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)解決作者合作關(guān)系預(yù)測(cè)問題。在本文中，我們提出一個(gè)基于元路徑和內(nèi)容信息的合作預(yù)測(cè)模型(Meta path and Content information based CollaborationPrediction，MCCP)，包括基于元路徑和內(nèi)容信息的特征抽取和基于邏輯回歸的合作關(guān)系預(yù)測(cè)兩個(gè)階段。首先，根據(jù)構(gòu)建的學(xué)術(shù)異構(gòu)

3、信息網(wǎng)絡(luò)中元路徑的不同度量得到網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩?，并引入時(shí)間動(dòng)態(tài)、傳遞相似性和作者屬性的概念得到網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容信息，結(jié)合拓?fù)鋵傩院蛢?nèi)容信息得到基于元路徑和內(nèi)容信息的特征空間。然后根據(jù)得到的特征屬性集，利用邏輯回歸算法找到每個(gè)特征屬性的最適權(quán)重來進(jìn)行作者合作關(guān)系預(yù)測(cè)。
　　本文在APS和DBLP學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與只考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩缘念A(yù)測(cè)方法相比，我們提出的基于元路徑和內(nèi)容信息的合作預(yù)測(cè)方法取得了更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)