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摘要
[目的]本研究旨在满足科研团队招聘科研人员的需求，提高推荐效率。[方法]文章提出了一种针对科研团队的深度学习组推荐模型，首先应用自注意力机制学习团队的语义表示，接着采用神经协同过滤模型学习团队与科研人员间的非线性关系，最终得到团队与人员的契合程度作为推荐的依据。在公共数据集上，该模型与基线模型进行了对比实验。[结果] 与基线模型相比，所提出模型在推荐正确率和F1值上分别提高了10.22%和10.25%，在实际推荐场景中表现优异。[局限]深度学习模型的参数量较小，仍有优化空间。[结论]本研究提出的模型可以有效提高科研团队招聘科研人员的效率，有助于图书馆等科研服务机构提升对团队的服务水平，满足团队招聘人员以提升竞争力的需求。
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