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[期刊] 情报学报
[作者]
杜瑾 熊回香 向瀛泓
为满足情报学科研人员对跨学科论文的需求，本文构建了基于学术网络的跨学科论文推荐模型。首先，根据论文关键词耦合网络及作者对论文的引用网络特征，挖掘作者与论文的相关性，实现基于关键词耦合的论文推荐；其次，利用作者引文耦合网络特征及作者跨学科引用关系、论文共被引关系与论文的学科属性，分别挖掘作者与论文的跨学科性，并计算跨学科性相似度，实现基于学科相似性的论文推荐；最后，结合基于关键词耦合的论文推荐和基于学科相似性的论文推荐，实现跨学科论文混合推荐。以CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)数据库中的数据对模型进行验证，实证结果表明，本文提出的推荐模型推荐结果具备跨学科性；与基于关键词耦合的论文推荐方法相比，结合跨学科特征后在作者推荐成功率、平均准确率和平均召回率上均有提高。
关键词：
情报学 跨学科 学术网络 论文推荐
[期刊] 情报学报
[作者]
刘嘉明 孙建军
探究参考文献跨学科性与论文学术影响力的关系，能够为学科领域的进一步发展提出参考建议，对促进科学发展具有重要意义。本研究以Web of Science核心合集2001—2020年仿生学领域的期刊论文和会议论文为数据集，从学科丰富性、平衡性、差异性及综合角度，对参考文献跨学科性与论文学术影响力之间的关系进行探讨，并比较其在不同合作模式下的区别。研究结果表明，综合性指标Rao-Stirling指数负向影响学术影响力；学科丰富性、平衡性和差异性对学术影响力的积极影响均存在阈值；不同合作模式下，参考文献跨学科性与论文学术影响力的关系有一定区别。进行学科交叉科研活动时，在学科丰富性、平衡性和差异性方面都要遵循适度原则；根据合作者的性质采取不同的合作策略；积极与国际高水平机构交流、合作；高等院校则应该加强学科交叉培养，打造知识复合型人才。
[期刊] 情报学报
[作者]
尹丽玲 刘柏嵩 王洋洋
提出一种新的融合内容特征和非内容特征以及用户行为的推荐算法ER(Excellent Recommendation),快速准确地为用户推荐感兴趣的、高质量的5类学术资源,以实现学术资源的优质推荐。ER算法从资源类型、学科分布、关键词分布和LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题分布共4个内容特征对5类学术资源建模,融合用户行为后进行用户兴趣偏好建模,根据权威度、社区热度和时新度等3个非内容特征对学术资源的质量值进行评估,最终根据学术资源的兴趣值和质量值进行Top-N推荐。通过预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘丽帆 张恒 章成志
[目的/意义]在学术论文中，引文内容句中的知识能够反映被引学科的知识在施引学科中的分布，跨学科知识流动研究能够揭示不同学科间的知识流动现象，促进学科交叉融合。[方法/过程]采用引文内容分析法，以PLoS平台的开放学术论文全文数据为例，选取其中的引文句为研究对象。自动抽取引文句中包含的知识（即术语），再结合学科以及位置信息，揭示跨学科知识流动现象。[结果/结论]跨学科知识在相似领域内流动较频繁，不同学科的术语在不同位置的流动差异明显。
关键词：
引文内容 术语 跨学科研究 知识流动
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李默 梁永全 赵建立
针对数字图书馆学术资源信息过载问题,提出了一种融合相似性评价、信任度与社会网络的学术资源推荐方法。该方法利用信任度分析与社会网络关系挖掘技术对协同过滤推荐方法进行了改进,并综合考虑了用户特征因素对推荐结果的影响。实验结果表明,本方法在预测准确度和覆盖率指标上均优于其他推荐方法,显著提高了学术资源推荐系统的推荐质量。
[期刊] 情报学报
[作者]
李成赞 黎建辉 王学志 沈志宏 杜一
科学数据是科研活动的输入和产出,是科技创新的核心驱动要素。科学数据只有开放共享、广泛传播才能使其价值最大化,然而当前数据出版物的利用率和传播效率整体偏低。为了加速科学数据的传播和重用,提升科学数据的开放共享成效,本文提出了一种基于引文网络社区发现的数据推荐方法。该方法在构建"数据集-论文-作者"之间关联网络的基础上,利用Louvain算法,从合著、共引和耦合三种关联方式分别进行社区发现,然后结合TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)及余弦相似度算法,计算数据集与学术论文的相似性,并以此构建数据集与论文所在社区之间的关联,并进行数据集推荐。实验结果证明,基于引文网络社区发现的数据推荐方法,能够有效地发现对数据集潜在感兴趣的论文或作者。同时,发现在数据推荐效果的贡献度和稳定性方面,基于耦合关系的社区发现表现最优,合著关系次之,而引用关系则受出版时间长短和被引次数的影响导致推荐效果差异较大。
关键词：
数据推荐 引文网络 社区发现 相似性度量
[期刊] 工业工程
[作者]
董学文 石宇强 田永政
针对云制造服务平台上的海量制造服务信息所带来的信息过载问题，提出一种基于图神经网络的云制造服务推荐方法，有效克服了传统推荐方法无法利用数据高维特征的局限性。提取平台上制造服务资源的特征，根据不同的相似度计算方法将制造服务资源构建为网络图；利用邻居采样图神经网络(graph sample and aggregate, GraphSAGE)进行网络的表示学习，并将学习到的网络特征带入链接预测函数进行模型训练；通过对资源节点间的链接概率进行预测，完成对用户的制造服务推荐。结果表明，基于图神经网络算法的链接预测模型，其预测性能要优于所对比的共同邻居(common neighbors, CN)、Adamic-adar (AA)与资源分配(resource allocation, RA)链接预测算法，从而取得较好的推荐效果，为解决云制造服务推荐问题提供理论依据，有助于提高用户的决策效率。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
杨娜 刘钱 余小菊
旨在研究产学研领域中面向企业的科研合作者推荐问题，以改进现有方法中仅使用专利、合作关系等单一信息的现状，以及避免在可移植性方面的局限性。提出基于异构网络向企业推荐潜在科研合作人员的方法：首先引入异构网络，融合企业、科研人员、专利和论文等多元节点信息，以及企业技术需求和社交关联等多元关联信息；其次分析不同语义关系下连通企业与科研合作者的元路径，并以各元路径下的路径实例为语料，运用SkipGram模型进行网络嵌入训练，用向量余弦相似度表示节点之间的关联程度；最后融合不同路径下的推荐结果，得到最终的科研合作者推荐列表。基于Scholarmate的实例验证表明，元路径1和路径3的推荐效果最好，而综合各条元路径时模型在准确率和特异度指标上表现更好；此外，在符合企业实际情况的不同推荐列表长度下，模型各指标变化不大且处于理想水平，且综合多条元路径时模型的鲁棒性更强。此方法可为企业解决科技人才获取难的问题提供解决方案，并为企业的技术需求分析和产学研领域的社交关系分析提供思路参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 孙飞
用户之间的好友关系作为社会化媒体可靠的信息传播途径之一,是社会化媒体的重要组成部分。为了解决社会化媒体中好友推荐的冷启动和准确性不足问题,文章提出了一种基于复杂信任网络的社会化媒体好友推荐模型。本文对社会化媒体用户的社会关系进行挖掘,结合单路径信任传递原则和多路径信任聚合方法,得到社会化媒体用户的复杂信任网络关系。利用可视化的方法生成用户的复杂信任网络图谱,有效地实现了社会化媒体好友个性化推荐,最后在真实的数据集上验证了本模型的准确性和可靠性,为后续相关的学术研究提供了有益的借鉴。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘枚莲 刘同存 吴伟平
传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息及其前购物操作行为评估其对商品的偏好,并结合协同过滤思想为其提供有针对性的推荐服务。实验结果表明,基于网络消费者偏好预测的推荐算法能够较好地预测其购物过程中的偏好倾向,显著提高推荐质量和精度。
关键词：
电子商务 推荐算法 偏好预测 协同过滤
[期刊] 情报学报
[作者]
余传明 林奥琛 钟韵辞 安璐
为了促进同一学术领域的科研合作团队的组建,提高科研效率,本文基于网络表示学习对多个领域科研合作推荐模型进行研究。将基于节点位置的网络表示学习模型与融合网络结构的网络表示学习模型进行集成,得到新的顶点表示,对两个顶点的表示进行选择二元运算得到边的表示。模型将网络表示学习与机器学习相结合,将节点对的表示作为特征训练逻辑分类器,分类器得到的标签即为链接预测结果。通过对金融和物理领域的论文合作数据进行分析,构建科研合作网络。实验证明,提出的集成模型在AUC值上的表现比单一模型更好,效果最高提升了2.3%;在训练集规模较小的情况下,AUC值仍能达到60%。实验结果表明,该科研合作推荐模型具有可行性,对同一学术领域的科研合作团队的组建能够起到有效辅助作用。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
熊回香 蒋武轩
【目的】利用用户标签及关系网络,为用户推荐潜在的相似用户。【方法】通过探究社会化标注系统中标签、关系网络所表征的用户长短期兴趣特征,综合用户标签及关注关系,利用多维尺度法构建用户聚类模型,根据用户聚类结果进行相似用户推荐,并以"微博"为例对模型进行实证。【结果】实验结果表明,基于标签和关系网络的用户聚类模型能够有效地结合用户长短期兴趣特征,挖掘潜在相似用户,聚类及推荐效果较好。【局限】样本数据集具有局限性,不能完全涵盖用户兴趣领域,仅从一个领域验证了模型的准确性与有效性。【结论】通过对用户标签及关系网络挖
[期刊] 图书情报工作
[作者]
惠淑敏
认为学术论文评价方法在引导基础研究人员行为和科研产出方面具有重要作用,故有必要制定成本合理、科学公正的评价体系。以文献[3]提出的论文推荐-传播模型为基准,通过控制评价信息中大同行和小同行的比例、评价对象的选择方法以及给推荐者赋权3个策略来优化推荐-传播模型的学术评价功能。运用仿真方法验证优化策略的有效性后,提出利用平台用户的推荐-传播行为,自动计算学术论文影响指数、质量指数和价值指数的方法,从而构建一种新的学术论文评价方法。
关键词：
评价功能 协同过滤 同行评议 优化策略
[期刊] 情报学报
[作者]
易明 刘明 冯翠翠
针对单领域推荐中的数据“稀疏性”和用户“冷启动”问题，提出一种综合利用评分信息和特征信息的跨领域推荐模型。首先，利用异质网络表示学习，针对源领域和目标领域的异质信息网络，通过元路径、DeepWalk算法生成网络表示学习向量，进而利用个性化非线性融合输出源领域和目标领域的物品特征信息向量；其次，利用神经网络模拟CMF (collective matrix factorization)，生成用户和物品的评分信息向量，并通过映射函数MLP (multilayer perceptron)将用户评分信息向量映射到不同领域，以突出用户特征在不同领域的差异性；最后，将评分信息和特征信息有机融合，以损失函数为依据，采用梯度下降的方法学习模型的参数，从而完成评分预测。研究结果表明，在豆瓣网和Amazon数据集上，本文模型均优于其他相关算法；在提升推荐效果方面，目标领域RMSE (root mean squared error)和MAE (mean absolute error)下降了1%～15%，源领域RMSE和MAE下降了1%～19%；在用户“冷启动”方面，目标领域的RMSE和MAE下降了1%～14%。
[期刊] 情报学报
[作者]
张晓娟 刘怡均 刘杰 陈卓
个性化学术论文推荐研究旨在为学术用户提供满足其个性化需求的论文列表，有助于解决大数据时代下学术用户精准获取论文困难的问题。该研究一直是推荐系统领域探讨的热点之一，本文对这一研究进行了系统梳理及分析，旨在厘清相关研究的发展脉络与现状，明确未来研究方向，推动相关研究的进一步发展。以国内外期刊、会议中发表的有关个性化学术论文推荐的相关文献作为研究对象，通过归纳总结方法，梳理了个性化学术论文推荐研究中的主要技术，即基于协同过滤的方法、基于内容的方法以及基于图的方法，然后总结了该研究的公开数据集、评价方法和评价指标。研究结果发现，已有工作缺乏对研究者兴趣的全方位建模以及用户隐私保密的相关研究，且在可解释的推荐、面向用户惊喜的推荐以及推荐结果的评价等方面存在不足。最后，基于解决已有研究中存在的不足结合当前推荐系统领域的整体发展趋势，对个性化学术论文推荐的发展方向进行了展望。
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