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摘要
【目的】为促进科研人员间的合作交流与学术团体的构建，提出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】构建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构建超图的结构相似性指标，利用作者主题模型和深度自编码器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，相较于对比算法最优指标度量分别提升0.11和0.79。【局限】SCRH在节点属性相似性度量中仅考虑作者的文本属性，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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