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[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] 情报学报
[作者]
崔鸿飞 冯子函 张靖雨
丰富的互联网文献数据库是科研人员了解领域发展和前沿的重要资源，从全局视角对领域的海量科研成果进行高效信息挖掘，可以在知识洪流中为科研人员提供更加明确的方向。本研究基于经典生物医学文献数据库PubMed收录的发表于2010—2021年的13万篇文章，挖掘科研人员的历史行为信息，构建同时包含作者、论文、关键词的异质信息网络，利用异质信息网络表示学习算法metapath2vec将该网络嵌入成为异质向量空间，并通过计算异质向量空间中向量的相似度指标，同时实现科研合作者推荐与科研兴趣关键词推荐。与已有研究相比，本研究的方法更加重视多任务协同，不仅在新增的科研兴趣关键词的任务中获得了有意义的推荐结果，还显著提高了科研合作者推荐的准确度。同时，本研究在作者空间与关键词空间进行了深入挖掘，并证明其在科研兴趣的语义理解方面具有指导意义。本研究在科研兴趣的研究、挖掘与推荐方面提供了新的研究视角。
[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]
林原 王凯巧 刘海峰 许侃 丁堃 孙晓玲
在大数据环境下,科研合作是提高科研水平、促进科研产出的重要途径。如何在浩如烟海的学者、机构、领域信息中准确地找到与自身研究方向相近的合作对象是近年来科研合作预测的研究重点。本文通过科学学领域科学文献的记录数据,构建作者-作者、机构-机构、作者-机构、作者-关键词、机构-关键词的共现网络,接着通过网络表示方法学习作者、机构、关键词在所处网络中的语境信息,将信息实体表示成相同空间的低维稠密向量,最后根据表示向量的相似度计算实现合作对象、合作领域挖掘。通过网络表示学习方法能实现多种异质信息融合,定量计算各信息实体间的关联强度,可以很好地捕捉科研网络中学者-学者、学者-机构、学者-关键词的关系,准确地为学者挖掘潜在合作者、合作机构和关键词。
[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] 情报学报
[作者]
丁恒 任卫强 曹高辉
学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李慧 庞经纬 孟玮
[目的/意义]准确地对技术机会进行预测，能够帮助组织评估和发现具有前景的技术机会，支撑和优化技术研发战略决策与布局，从而提升组织在技术创新领域的竞争优势。[方法/过程]提出一种基于VGAE框架的ss-VGAE技术预测方法。首先，运用生长曲线划分和确定目标领域的生命周期，运用能够兼顾主副IPC的方法在各阶段建立专利知识流网络，并分别提取网络中各个节点的语义特征和结构特征；其次，使用变分图自编码器VGAE学习节点的向量表示；最后，利用重构出的邻接矩阵进行技术机会链路预测。[结果/结论]使用石墨烯专利数据对本文方法的有效性进行验证，结果显示基于ss-VGAE的技术机会链路预测模型取得的AUC、AP均优于其他模型，并在当前石墨烯知识流网络上的技术机会进行预测，验证该模型能够有效地挖掘潜在的技术机会，支撑技术研发战略决策和组织技术竞争力的提升。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余黄樱子 董庆兴 张斌
[目的/意义]近年来,以电子病历大规模应用为标志的医疗信息化发展迅速。电子病历的广泛应用使得医疗信息管理机构产生并存储了大量医疗数据,如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的疾病关联知识,以辅助疾病的精准诊断和预测成为当前信息科学研究人员和业界人员面临的重要问题。[方法/过程]文章提出一种疾病知识网络表示学习模型及其链路预测算法(NRL-LP),以进行疾病知识的关联关系挖掘与预测。该模型学习网络节点的内部和外部特征并将节点映射为空间向量以浅层表示节点,然后将链路预测问题转化为有监督的学习,提出NRL-LP算法预测节点对之间是否连接来挖掘和预测疾病知识间存在的关联关系。[结果/结论]以1400万条非结构化医疗临床记录的数据集为实验对象,结果表明,NRL-LP能够揭示新的疾病关联知识,为有效进行临床决策提供帮助。
关键词：
知识挖掘 链路预测 电子病历 预测方法
[期刊] 情报学报
[作者]
马霄 邓秋淼 张红玉 文轩 曾江峰
学术论文推荐旨在为研究人员从海量学术资源中快速筛选出感兴趣的论文。现有论文推荐方法主要基于论文标题等文本内容和引用关系等进行推荐，使得蕴含丰富语义的多源学术信息的表示学习不够充分，制约了推荐准确度的进一步提升。同时，当前方法往往关注论文推荐的准确性，而忽略了可解释性，降低了论文推荐系统的可信度和用户满意度。为解决上述问题，本文提出了一种融合异质图表示学习与注意力机制的可解释论文推荐方法，该方法能够有效利用异质学术图中的语义信息，为推荐结果提供文本解释说明。具体来说，首先，提出了一种基于异质图表示学习与注意力机制的论文推荐模型，融合多源学术信息来构建语义丰富的异质学术图，并利用注意力机制学习不同节点和元路径的重要性，以获得更准确的节点表示。其次，提出了一种基于特征的文本解释生成模型，该模型将可解释文本生成方法引入论文推荐场景，能够在为作者提供推荐列表的同时生成文本解释，以告知其推荐缘由，从而提高论文推荐的可解释性。最后，构建了一个包含论文元数据、特征词、引用上下文的学术数据集，基于该数据集的对比实验结果表明，本文提出的基于异质图表示学习与注意力机制的论文推荐模型推荐准确度更高，解释生成模型能够为论文推荐结果提供质量较高的可解释文本说明。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
吕伟民 王小梅 韩涛
【目的】结合链路预测与机器学习,提出推荐未来科研合作的新方法,以提高单独基于链路预测方法的推荐精确度。【方法】构建加权作者合作网,以不同的链路预测指标作为特征输入,运用极端随机树(Extremely Randomized Trees,ET)机器学习算法训练分类,并利用遍历算法求取分类结果的最优权重组合,选取TOP准确度的预测作为合作推荐结果。【结果】选取纳米科技领域2008年–2010年SCI论文数据进行实证。在城市合作推荐中,改进的ET方法优于已有方法,有良好的推荐成功率;预测方法受网络结构等因素影响较
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
王一丁 王军
网络知识组织系统(NKOS)可用于网络信息资源的组织和检索,弥补目前基于文本匹配的组织检索系统的缺陷。简单知识组织系统(SKOS)是W3C于2004年发布的新的网络知识组织系统表示语言,尽管目前还处于不成熟的发展阶段,但它的简单易用、适用范围广等优越性已经引起广泛注意;同样,SKOS作为W3C推荐的受控词表的表示标准,在促进受控词表的实际应用等方面有着非同寻常的意义。该文在NKOS的背景下详细介绍SKOS标准,并简单分析SKOS与其他知识组织系统表示语言的差异,然后举例部分SKOS现有应用,最后对SKOS及NKOS的应用加以展望。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
余传明 龚雨田 赵晓莉 安璐
【目的】科研合作关系是一种重要的社会网络。为了促进科研合作,提高科研生产率,对金融领域的科研合作推荐模型进行研究。【方法】建立金融领域个人、机构和区域三个层面的科研合作网络,提出一种新的融合基于邻居节点和基于路径的网络特征的科研合作推荐模型,并从个人、机构和区域三个层面进行实证检验。【结果】通过对2000年到2014年刊载的68 905篇金融领域的文章进行分析并构建科研合作网络,在个人、机构和区域三个层面上,基于特征融合的链接预测方法的AUC值分别为84.25%、87.34%和91.84%,均高于基于邻居
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒲姗姗
[目的/意义]为提高科研合作水平,辅助学者发现符合需求的科研合作专家,提出一种考虑知识互补的专家推荐模型,以此来探究专家的知识结构与学术影响力,发现最佳的科研合作团队。[方法/过程]首先,通过主题模型对候选专家发表的科研论文进行内容分析,获取候选专家的知识结构;然后,根据专家的知识结构特征,结合当前学者的科研需求对候选专家进行聚类;最后,选取每个类簇中学术影响力最高的专家组成知识互补的专家组。[结果/结论]改进后的模型利用真实数据集进行了验证,实验结果表明,考虑了专家知识互补情况下的推荐模型比传统模型有更好的效果。
[期刊] 商业时代
[作者]
黄天柱 袁迎松
随着互联网时代的全面到来,网络购物已经成为大多数网民日常的购物方式。而研究网络购物客户知识,并开展相应的营销活动成为各电子商务企业重点关注的问题。目前各企业及行业专家往往忽视对客户知识的研究,为了使企业更好的了解客户知识,并开展相对应的营销方式,文章介绍了网络购物客户知识的内容,并阐述了知识表示的方法。
关键词：
网络购物 客户知识 知识表示
文献操作()
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