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为提高导师—学生关系挖掘精度,改善传统判别算法准确率,提出一种基于神经网络的导师—学生关系判定算法。通过神经网络中BP算法对导师—学生关系所依赖参数进行权重计算,加入判别函数计算相应论文作者分数,再根据关系判别函数判断两者关系。对2000组数据的实验结果表明,基于神经网络与论文的导师—学生关系挖掘算法能够准确挖掘出导师—学生之间的关系,比传统启发式规则的准确率高出8%左右。