学术社交网络的出现改变了传统的科研方式,对于如何基于学术社交网络为学者进行团队个性化推荐进行了研究,提出了一种多维度潜在团队推荐模型(multi-faceted team recommendation,MFTR)。该模型首先通过投影梯度非负矩阵分解方法提取团...学术社交网络的出现改变了传统的科研方式,对于如何基于学术社交网络为学者进行团队个性化推荐进行了研究,提出了一种多维度潜在团队推荐模型(multi-faceted team recommendation,MFTR)。该模型首先通过投影梯度非负矩阵分解方法提取团队和用户的特征向量,并根据两者的特征向量计算其相似度,然后再融合用户的社交好友关系和热门团队信息来为用户推荐具有相似研究兴趣的潜在团队。最后在真实学术社交网站——学者网的数据上进行实验,结果表明该模型能有效地提高推荐的准确度,并缓解了冷启动问题。展开更多
文摘学术社交网络的出现改变了传统的科研方式,对于如何基于学术社交网络为学者进行团队个性化推荐进行了研究,提出了一种多维度潜在团队推荐模型(multi-faceted team recommendation,MFTR)。该模型首先通过投影梯度非负矩阵分解方法提取团队和用户的特征向量,并根据两者的特征向量计算其相似度,然后再融合用户的社交好友关系和热门团队信息来为用户推荐具有相似研究兴趣的潜在团队。最后在真实学术社交网站——学者网的数据上进行实验,结果表明该模型能有效地提高推荐的准确度,并缓解了冷启动问题。
