基于学术合作数据的合作者推荐
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.1 学术大数据 | 第7-8页 |
| 1.2.2 学术合作者推荐 | 第8页 |
| 1.3 研究内容和贡献 | 第8-9页 |
| 1.3.1 本文研究目的和主要工作 | 第8-9页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第9页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第9-11页 |
| 2 相关理论与研究 | 第11-19页 |
| 2.1 几种常见的推荐技术 | 第11-16页 |
| 2.1.1 基于邻域的推荐 | 第11-13页 |
| 2.1.2 基于图的推荐 | 第13-15页 |
| 2.1.3 基于机器学习的推荐 | 第15-16页 |
| 2.2 社会计量学理论 | 第16-18页 |
| 2.2.1 三元闭包 | 第16-17页 |
| 2.2.2 好友悖论 | 第17-18页 |
| 2.2.3 贝肯数 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 学术合作社会计量分析 | 第19-34页 |
| 3.1 Citation数据 | 第19-20页 |
| 3.2 数据处理 | 第20-21页 |
| 3.3 学术合作如何提高学者的影响力及相关分析 | 第21-33页 |
| 3.3.1 合作者数量与学者影响力的变化关系 | 第22-25页 |
| 3.3.2 合作者数量与学者自中心网络变化关系 | 第25-27页 |
| 3.3.3 合作者带来的学术合作收益分析 | 第27-30页 |
| 3.3.4 基于学术圈对好友悖论的验证分析 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于学术合作数据的最有价值合作者推荐策略 | 第34-42页 |
| 4.1 问题描述 | 第34-35页 |
| 4.2 BCR推荐策略概述 | 第35-37页 |
| 4.3 BCR推荐策略实现 | 第37-41页 |
| 4.3.1 主题聚类 | 第37-39页 |
| 4.3.2 相似度计算 | 第39-40页 |
| 4.3.3 研究兴趣动态变化 | 第40页 |
| 4.3.4 学者影响力 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 实验评估 | 第42-54页 |
| 5.1 实验设计与实现 | 第42-44页 |
| 5.1.1 对比模型 | 第42-43页 |
| 5.1.2 评价指标 | 第43页 |
| 5.1.3 实验数据 | 第43-44页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第44-53页 |
| 5.2.1 不同参数对推荐效果影响 | 第44-48页 |
| 5.2.2 对不同目标学者推荐效果对比 | 第48-50页 |
| 5.2.3 模型效果对比 | 第50-52页 |
| 5.2.4 推荐结果质量评估 | 第52-53页 |
| 5.3 BCR模型优缺点分析 | 第53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
