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摘要
合作者推荐工作对科学研究的发展和科技成果的转化很有帮助，然而学者间水平的差距严重影响了合作的建立。模型从学者间学术水平差距，合作网络的拓扑距离以及研究兴趣三个角度进行合作者推荐。首先，定义了学者—学者、学者—主题、学者—水平标签三种网络，并融合成主题—学者—水平标签图；之后对该图中的边赋权重，从而将合作者推荐任务转换为链路预测问题；最后使用偏向重启随机游走算法计算学者间的访问概率，并筛选访问概率大的学者作为推荐建议。在三个数据集上的实验表明，模型在推荐的准确率、召回率、F1指数上平均提高了5.4%、2.7%、3.8%,同时目标学者与推荐学者的学术水平匹配度更高。
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