基于学者社交网络的论文与项目关联模型

摘要: 针对学者社交网络的独特用户，提出一种基于学者社交网络的论文与项目数据的协同关联模型。首先采用两步特征选择方法预处理数据，去除无关和冗余特征，得到影响论文与项目关联的有效特征；然后通过文本向量空间模型TVSM(text vector space model)计算论文与项目之间的文本相似度，为不同的论文/项目形成推荐集合。通过面向科研人员的社交网络“学者网”数据，实现模型并真实应用于学者网。在线应用情况和用户反馈表明，该模型具有较好的准确性和实用性，可更加充分地挖掘论文与项目之间蕴涵的丰富信息，给用户提供更加高效方便的学术科研管理服务，为分析学术大数据提出了新颖的研究方法。