NSL OpenIR  > 中国科学院成都文献情报中心  > 信息技术部
基于翻译模型的科研合作预测研究
陈文杰
2020
Source Publication数据分析与知识发现
Volume1Issue:10Pages:28-36
Abstract

【目的】为促进科研人员间的交流合作,实现科研效率最大化,提出一种改进的翻译模型TransTopic,用于干细胞领域的科研合作预测研究。【方法】TransTopic旨在将科研合作网络中的节点和边统一映射为低维向量。利用LDA主题模型抽取论文的主题分布特征,使用深度自编码器将主题特征编码为边向量,基于翻译机制得到节点向量,通过向量间的语义计算实现科研合作预测。【结果】TransTopic在链接预测上的AUC(95.21%)和MeanRank(17.48)指标均表现最优,并且主题预测的准确率达到86.52%。【局限】合作预测方法仅考虑了一步的翻译路径,并且作者的机构、研究兴趣和发文等级等多元信息没有得到充分的利用。【结论】基于翻译模型的预测方法可以有效完成干细胞领域的科研合作预测工作。

Keyword翻译模型 深度自编码器 主题模型 链接预测
Indexed ByCSSCI
Language中文
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.las.ac.cn/handle/12502/11322
Collection中国科学院成都文献情报中心_信息技术部
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GB/T 7714
陈文杰. 基于翻译模型的科研合作预测研究[J]. 数据分析与知识发现,2020,1(10):28-36.
APA 陈文杰.(2020).基于翻译模型的科研合作预测研究.数据分析与知识发现,1(10),28-36.
MLA 陈文杰."基于翻译模型的科研合作预测研究".数据分析与知识发现 1.10(2020):28-36.
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