基于多特征融合的金融领域科研合作推荐研究
[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％,均高于基于邻居节点的算法和基于路径的算法的AUC值.[局限]在进行训练集和测试集选取的时候只按时间进行切分,有待使用更多的切分方式对实验结果进行优化.[结论]本文有助于金融科研领域的个人、机构和区域寻求合作对象,为进行科研网络的研究以及科研合作推荐的学者提供新的研究方法和思路.
链接预测、科研合作推荐、科研合作网络、多特征融合
1
G350(情报学、情报工作)
国家自然科学基金面上项目“大数据环境下基于领域知识获取与对齐的观点检索研究”71373286;国家自然科学基金青年项目“突发公共卫生事件社交媒体信息主题演化与影响力建模”71603189;教育部人文社会科学研究青年基金项目“突发公共卫生事件情境下社交媒体信息影响力模型与预测研究”项目16YJC870001的研究成果之一
2017-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
39-47
