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一種基于集成學(xué)習(xí)的科研合作者潛力預(yù)測分類方法

艾科; 馬國帥; 楊凱凱; 錢宇華 山西大學(xué)大數(shù)據(jù)科學(xué)與產(chǎn)業(yè)研究院; 太原030006; 計算智能與中文信息處理教育部重點實驗室(山西大學(xué)); 太原030006; 山西大學(xué)計算機與信息技術(shù)學(xué)院; 太原030006

摘要：科研合作是學(xué)術(shù)成果非常重要的實現(xiàn)形式,很多高水平的研究成果通過合作實現(xiàn).研究合作潛力可以為學(xué)者選擇合作者提供指導(dǎo),最大化科研效率.然而當前大數(shù)據(jù)爆發(fā)阻礙了合作者的有效選擇.為了解決這個問題,基于學(xué)者文章大數(shù)據(jù),經(jīng)過特征分析和優(yōu)化,綜合考慮學(xué)者的文章、機構(gòu)、研究興趣等個人屬性和相關(guān)屬性,分別從文章標題、文章等級、文章數(shù)量、時間及署名序多維度構(gòu)造樣本特征,以文章所發(fā)表的期刊會議等級作為合作者序列對的樣本標簽,表示當前合作者的潛力高低,利用集成方法的強學(xué)習(xí)特性,提出了基于集成學(xué)習(xí)分類方法的科研合作者潛力預(yù)測模型.分析并構(gòu)造對應(yīng)于科研合作者潛力預(yù)測問題的特征集后,采用分類方法解決這一問題.實驗中準確率、召回率、F1分數(shù)都遠高于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法,并能以較少的樣本和時間收斂于較高值(80%以上),說明了模型的優(yōu)越性.

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