【摘 要】
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科学家合作关系预测近年来成为科学领域的热点研究方向,对于理解科学家之间的合作机制和科研网络的演化机理具有重要意义.但现有方法中对科学家合作关系的预测研究较少,且都
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773091,61603073),辽宁省重点研发计划指导计划项目(2018104016),辽宁省“兴辽英才”计划项目(XLYC1807106),辽宁省高等学校创新人才支持计划(LR2016070)资助.
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科学家合作关系预测近年来成为科学领域的热点研究方向,对于理解科学家之间的合作机制和科研网络的演化机理具有重要意义.但现有方法中对科学家合作关系的预测研究较少,且都是基于无向合作网络的预测.因此,本文构建了科学家合作有向网络,并在此基础上提出利用模体边度特征预测科学家合作关系.首先,针对传统方法中四节点模体无法使用朴素贝叶斯模型的难题,提出了一种单模体和双模体边度链路预测方法,为模体边度模型可进行链路预测的原因提供了理论解释.然后,提出了一种基于机器学习框架的多模体边度链路预测方法,并与现有预测方法的结果进
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