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摘要
[目的]为了促进科研人员间合作交流与学术团体的构建，提出了基于超图的推荐算法SCRH，用于干细胞领域的科研合作推荐研究。[方法]首先构建了基于超图结构的科研合作超网络，然后基于共同邻居和资源分配来构建超图的结构相似性指标，接着利用作者主题模型和深度自编码器来构建超图的属性相似指标，最后将两种度量指标线性融合以实现科研合作推荐。[结果] SCRH在合作推荐任务上AUC和MR指标值为0.88和2.35，相较于对比算法分别提高了14.3%和25.2%。[局限] SCRH在节点属性相似性度量中仅考虑了作者的文本属性，没有充分利用作者的引用信息、机构信息和发文等级等属性信息。[结论] SCRH同时考虑了超图的结构特征与属性特征，能够有效完成干细胞领域的科研合作推荐任务。
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