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基于相互增强和知识继承的多实体动态异构学术网络构建及应用
1
作者
马建红
宋秦汉
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第6期287-295,共9页
对科学家、研究组织和研究资助机构来说,准确客观地衡量作者的学术成就、评估论文和地点的学术水平是一项至关重要且具有挑战性的任务。各种基于图的排名方法,如PageRank已经被广泛用于在同构网络中对作者、论文和地点进行排名,但是仅...
对科学家、研究组织和研究资助机构来说,准确客观地衡量作者的学术成就、评估论文和地点的学术水平是一项至关重要且具有挑战性的任务。各种基于图的排名方法,如PageRank已经被广泛用于在同构网络中对作者、论文和地点进行排名,但是仅限于在同构网络中解决这个问题,不适用于异构网络。为此,基于作者、论文和地点三种类型的实体构建一个多实体动态异构学术网络,并提出一种新的模型MEKI-Rank。模型中提出知识继承的概念,即作者通过其他作者继承知识,同时提取出动态异构网络中的七种关系,基于这些关系进行迭代排名,并使用每一轮的结果来相互增强排名。
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关键词
多实体动态异构学术网络
知识继承
相互增强
迭代排名
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职称材料
一种面向动态科研网络的社区检测算法
被引量：
6
2
作者
蒲实
赵卫东
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第1期89-94,共6页
科研网络是一类动态变化的异构信息网络,科研网络上的社区检测能挖掘出学术主体的所属社区并发现蕴含于科研社区中的洞察。既有的社区检测算法忽略了科研网络的动态特征和科研主体间的特殊关系,未将科研社区内部的紧密程度和社区间的关...
科研网络是一类动态变化的异构信息网络,科研网络上的社区检测能挖掘出学术主体的所属社区并发现蕴含于科研社区中的洞察。既有的社区检测算法忽略了科研网络的动态特征和科研主体间的特殊关系,未将科研社区内部的紧密程度和社区间的关系纳入社区检测算法中予以优化,对此提出了一种基于动态科研网络表示学习的社区检测算法DANE-CD。首先基于科研网络自编码器学习科研网络中学术主体的表示向量,然后创新性地在表示学习过程中融入了基于模块度和团队断裂带两个维度的聚类优化,最后基于堆栈自编码器构造了动态科研网络表示学习模型,同时完成了对科研网络的社区检测。在DBLP和HEP-TH两个真实科研数据集上进行了实验,实验结果显示算法在准确率、归一化互信息和模块度3个指标上优于既有科研社区检测算法,可以较好地完成动态科研网络下的社区检测任务。
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关键词
科研网络
动态网络
社区检测
异构网络
聚类优化
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职称材料
题名
基于相互增强和知识继承的多实体动态异构学术网络构建及应用
1
作者
马建红
宋秦汉
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第6期287-295,共9页
文摘
对科学家、研究组织和研究资助机构来说,准确客观地衡量作者的学术成就、评估论文和地点的学术水平是一项至关重要且具有挑战性的任务。各种基于图的排名方法,如PageRank已经被广泛用于在同构网络中对作者、论文和地点进行排名,但是仅限于在同构网络中解决这个问题,不适用于异构网络。为此,基于作者、论文和地点三种类型的实体构建一个多实体动态异构学术网络,并提出一种新的模型MEKI-Rank。模型中提出知识继承的概念,即作者通过其他作者继承知识,同时提取出动态异构网络中的七种关系,基于这些关系进行迭代排名,并使用每一轮的结果来相互增强排名。
关键词
多实体动态异构学术网络
知识继承
相互增强
迭代排名
Keywords
multi-entity dynamic heterogeneous academic network
Knowledge inheritance
Mutually reinforcing
Iterative ranking
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
一种面向动态科研网络的社区检测算法
被引量：
6
2
作者
蒲实
赵卫东
机构
复旦大学软件学院
上海市数据科学重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第1期89-94,共6页
基金
国家自然科学基金(61671157)
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(19JZD010)。
文摘
科研网络是一类动态变化的异构信息网络,科研网络上的社区检测能挖掘出学术主体的所属社区并发现蕴含于科研社区中的洞察。既有的社区检测算法忽略了科研网络的动态特征和科研主体间的特殊关系,未将科研社区内部的紧密程度和社区间的关系纳入社区检测算法中予以优化,对此提出了一种基于动态科研网络表示学习的社区检测算法DANE-CD。首先基于科研网络自编码器学习科研网络中学术主体的表示向量,然后创新性地在表示学习过程中融入了基于模块度和团队断裂带两个维度的聚类优化,最后基于堆栈自编码器构造了动态科研网络表示学习模型,同时完成了对科研网络的社区检测。在DBLP和HEP-TH两个真实科研数据集上进行了实验,实验结果显示算法在准确率、归一化互信息和模块度3个指标上优于既有科研社区检测算法,可以较好地完成动态科研网络下的社区检测任务。
关键词
科研网络
动态网络
社区检测
异构网络
聚类优化
Keywords
academic
network
dynamic
network
Community detection
heterogeneous
network
Clustering optimization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相互增强和知识继承的多实体动态异构学术网络构建及应用
马建红
宋秦汉
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种面向动态科研网络的社区检测算法
蒲实
赵卫东
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022
6
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