基于学者画像的科研合作者推荐研究

作     者：董文慧 熊回香 杜瑾 王妞妞 Dong Wenhui;Xiong Huixiang;Du Jin;Wang Niuniu

作者机构：华中师范大学信息管理学院武汉430079 

出 版 物：《数据分析与知识发现》 (Data Analysis and Knowledge Discovery)

年 卷 期：2022年第6卷第10期

页      面：20-34页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1204[管理学-公共管理] 03[法学] 0306[法学-公安学] 

基　　金：国家社会科学基金重大项目(项目编号:19ZDA345)的研究成果之一 

主　　题：学者画像 科研合作者推荐 LDA PageRank 社会网络分析 

摘      要：【目的】帮助学者快速地找到合适的科研合作者,促进科研产出,增进学术交流。【方法】采用LDA主题模型、PageRank算法、社会网络分析等方法,全面深入挖掘学者的自然属性、兴趣属性、能力属性、社交属性4个维度特征以构建学者画像,并基于学者偏好开展科研合作者推荐。【结果】从CNKI和CSSCI获取图书情报领域14007篇文献、13292条引文数据及11869位作者验证所提模型,最终向目标学者推荐了20名研究兴趣相似及互补的潜在科研合作者。【局限】未能很好地解决冷启动问题,且在学者能力表征方面忽略了不同署名顺序的作者对论文的贡献度,在实证环节数据量选择有限。【结论】所提模型可以有效地向目标学者推荐高权威度、高相关度,且科研生产力和社交关系等多方面特征均高度匹配的潜在科研合作者,具有较好的应用价值。