TAILIEUCHUNG - Đề xuất mô hình khuyến nghị cộng tác mới cho mạng đồng tác giả dựa trên chỉ số cộng tác và tương quan

Trong bài báo này, các tác giả đề xuất một mô hình khuyến nghị cộng tác mới trên mạng đồng tác giả nhằm hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong việc xác định các mối cộng tác đã có và tăng cường quan hệ hợp tác trong tương lai. Mô hình đề xuất dựa trên ý tưởng về cải tiến hệ tư vấn trong mạng đồng tác giả với hai chỉ số cộng tác và tương quan nhằm cải tiến hiệu năng khuyến nghị. | Khoa học Tự nhiên Đề xuất mô hình khuyến nghị cộng tác mới cho mạng đồng tác giả dựa trên chỉ số cộng tác và tương quan Phạm Minh Chuẩn1,2*, Lê Hoàng Sơn3, Trần Đình Khang2, Lê Thanh Hương2 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên 2 Trường Đại học Bách khoa Hà Nội 3 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội 1 Ngày nhận bài 11/9/2017; ngày chuyển phản biện 14/9/2017; ngày nhận phản biện 16/10/2017; ngày chấp nhận đăng 18/10/2017 Tóm tắt: Trong bài báo này, các tác giả đề xuất một mô hình khuyến nghị cộng tác mới trên mạng đồng tác giả nhằm hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong việc xác định các mối cộng tác đã có và tăng cường quan hệ hợp tác trong tương lai. Mô hình đề xuất dựa trên ý tưởng về cải tiến hệ tư vấn trong mạng đồng tác giả với hai chỉ số cộng tác và tương quan nhằm cải tiến hiệu năng khuyến nghị. Chỉ số cộng tác được xây dựng dựa trên liên kết giữa các tác giả và số bài báo đã viết trong quá khứ. Chỉ số tương quan được xác định từ việc phân tích chủ đề nội dung các bài báo thông qua phương pháp phân tích chủ đề LDA. Hệ sẽ khuyến nghị khả năng liên kết dựa trên ngưỡng đối với từng chỉ số tương quan và cộng tác. Hệ thống đề xuất được thử nghiệm và đánh giá trên mạng đồng tác giả được xây dựng từ tập các bài báo được đăng trên tạp chí “Biophysical Journal” từ năm 2006 đến 2017. Từ khóa: Chỉ số cộng tác, chỉ số tương quan, hệ thống khuyến nghị, mạng cộng tác, phân tích chủ đề. Chỉ số phân loại: Mở đầu Ngày nay, với sự phát triển của mạng internet đã giúp mọi người trên toàn thế giới dễ dàng kết nối thông qua các mạng xã hội như Facebook, Twitter., đồng thời cũng làm bùng nổ thông tin được lưu trữ trên mạng, dẫn đến người dùng rất khó khăn trong việc tìm kiếm, lựa chọn thông tin phù hợp [1]. Hệ khuyến nghị hay hệ tư vấn (Recommender Systems) [2] là một giải pháp trợ giúp người dùng ra quyết định lựa chọn và tìm kiếm thông tin phù hợp trong thời gian ngắn. Hệ tư vấn có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong bối cảnh cách mạng công nghiệp .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.