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HeteroRWR: A Novel Algorithm for Top-k Co-Author Recommendation with Fusion of Citation Networks HeteroRWR: 최상위 알고리즘을 위한 새로운 알고리즘k 인용 네트워크 융합을 통한 공동저자 추천

Sufen ZHAO, Rong PENG, Meng ZHANG, Liansheng TAN

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요약 :

학술 소셜 네트워크에서 학자들에게 협력자를 추천하는 것은 매우 중요하며, 이는 보다 과학적인 연구 결과에 도움이 될 수 있습니다. 학술 소셜 네트워크에서 공동 저자 추천의 데이터 희박 문제에 직면하여 HeteroRWR(Heterogeneous Random Walk with Restart)이라는 새로운 추천 알고리즘이 제안되었습니다. 동종 네트워크에서만 탐색하는 기본 RWR(Random Walk with Restart) 모델과 달리, HeteroRWR은 인용 네트워크와 공동저자 네트워크를 통합하는 이종 네트워크에서 여러 무작위 탐색을 구현하여 k 대상 사용자에게 가장 귀중한 공동 저자입니다. 인용 네트워크를 도입함으로써 HeteroRWR 알고리즘은 공동 저자 네트워크가 매우 희박할 때 더 적합한 후보 저자를 찾을 수 있습니다. 후보 추천자는 대상 사용자와 높은 주제 유사성을 가질 뿐만 아니라 커뮤니티 중심성도 우수합니다. 제안된 접근법의 수렴 및 시간 효율성에 대한 분석이 제시됩니다. DBLP 및 CiteSeerX 데이터 세트에 대해 광범위한 실험이 수행되었습니다. 실험 결과는 불완전한 인용 데이터 세트를 통합하는 경우에도 HeteroRWR이 정밀도 및 재현율 측면에서 최첨단 기준 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.1 pp.71-84
발행일
2020/01/01
공개일
2019/09/26
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDP7108
원고의 종류
PAPER
범주
정보시스템의 기초

작성자

Sufen ZHAO
  Wuhan University,Central China Normal University
Rong PENG
  Wuhan University
Meng ZHANG
  Central China Normal University
Liansheng TAN
  Central China Normal University,University of Tasmania

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