10.3969/j.issn.2095-2163.2020.07.026
基于卷积神经网络的学术合作者推荐研究
随着论文数量和种类的快速增长,越来越需要更先进的工具来帮助学术数据的探索,关于合作者的推荐问题成了近几年研究的重点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的学术合作者推荐算法.通过卷积神经网络(CNN)去学习论文摘要的情境特征,并使用PMF去学习研究员-主题矩阵的隐层特征,使用孪生网络来比较两个研究员间的特征相关度,根据特征间的相似度高低进行推荐.实验证明,该模型在合作者推荐方面的推荐精度优于其对比模型.
孪生网络、合作者推荐、卷积神经网络
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TP301(计算技术、计算机技术)
上海市科委科研计划17511107203
2021-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
113-116
