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一种用于学术协作推荐的有监督机器学习链接预测方法

作者:

内塞林本切塔拉,

匆忙的卡纳瓦蒂，以及

塞林鲁韦罗作者信息和声明

RecSys’10：第四届ACM推荐系统会议记录

2010年9月

页253-256

https://doi.org/10.1145/1864708.1864760

出版:2010年9月26日出版历史

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摘要

在这项工作中，我们解决了合著网络中的链接预测问题。为此，我们应用了一种拓扑二进监督机器学习方法。共同创作网络实际上是通过在作者集上投影一个双模图（将作者链接到他们签署的出版物的创作图）来获得的。我们表明，不仅通过分析合著网络，而且通过将原始双模网络投影到出版物集上获得的对偶图，可以显著提高链接预测性能。

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引用人

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RecSys’10：第四届ACM推荐系统会议记录

2010年9月

402页

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总主席：
泽维尔·阿马特里安
西班牙Telefonica Research
,
马克·托伦斯
斯特兰德斯，西班牙
,
课程主席：
雷斯尼克
美国密歇根大学
,
马库斯·赞克
奥地利克拉根福阿尔卑斯大学

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