基于权威度的指导者挖掘与个性化推荐方法  

Authority-based approach for advisor mining and individual recommendation

作　　者：王喆[1] 唐杰[1] 宫继兵[2] 杨文军[3] 

机构地区：[1]清华大学计算机科学与技术系,北京100084 [2]燕山大学计算机科学与工程系,河北秦皇岛066004 [3]中石油规划研究院信息中心,北京100083

出　　处：《中国科技论文在线》2011年第1期37-44,共8页

基　　金：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070003093);国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2009AA01Z138)

摘　　要：在学术搜索引擎Arnetminer提供的数据中,对师生关系进行了挖掘,并在此基础上,结合用户信息,进行个性化的指导者推荐。计算出指导者的权威度和申请者的申请成功率。针对这两方面的内容,分别基于排序支持向量机模型和概率模型设计了基于权威度的推荐模型和基于个性化的推荐模型。研究成果成功应用于Arnetminer系统中,并可实时收集用户反馈信息以提高师生关系挖掘的准确率和推荐模型质量。We mine advisor-advisee relations based on data of Arnetminer,an academic search engine.Furthermore,we make individual recommendations combining user＇s information.This paper concentrates on calculating two values,authority scores and success rates.We separately build a recommendation model based on authority scores and a recommendation model based on success rates.The application of the paper is practically applied in Arnetminer,and collects user feedback to increase the accuracy of advisor-advisee relation mining and improve two recommendation models＇ quality.

关 键 词：指导者推荐 师生关系挖掘 排序支持向量机 权威度 个性化推荐模型 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]