学术社交网络科研合作者推荐方法

摘要

本发明公开一种学术社交网络科研合作者推荐方法，采用机器学习的决策树模型对科研者节点进行分类并添加标签，利用两个新颖的评价指标活跃度和学术水平来改变节点的权重，和采用随机游走来计算节点间的相似度等步骤。为解决无效合作者推荐的问题，尤其是在学术大数据的背景下，本发明利用附加权重的随机游走结合决策树模型的方法，使随机游走变得更有倾向性，游走到最有价值的潜在合作者节点，从而为科研工作者提供最适合的合作者。