融合内容与关系的学术社交媒体上跨学科用户推荐模型研究
Research on Interdisciplinary User Recommendation Model in Academic Social Media Combining Content and Relations
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作者：
吴小兰
1
章成志
2
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作者单位：
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提交时间：2023-04-01 16:15:53
摘要: [目的/意义] 在学术社交媒体快速发展的今天，开展跨学科研究或者寻求跨学科合作时，很多科研合作起始于社交媒体上的相识或关注，因此开展社交媒体上跨学科用户推荐非常有意义。社交媒体上主要存在"媒体"（代表内容）、"社交"（代表关系）两大类数据，因此本文开展了融合内容与关系的社交媒体跨学科用户推荐。[方法/过程] 在基于向量空间模型的用户表示之后，本文借助用户内容信息计算用户领域专业度，根据关系数据测度用户跨学科距离，同时结合用户关系网络PageRank值给出推荐结果。[结果/结论] 以科学网为例，实现"图书情报""计算机""新闻与传媒""高等教育""生物学"这5个领域内的跨学科用户推荐，并经人工实验测试检验，表明推荐结果在一定程度上能满足推荐需求。
版本历史
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2023-04-01 16:15:53 |
ChinaXiv:202304.00249V1
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