Este estudio tiene como objetivo formar equipos de investigación para colaboraciones interinstitucionales. Los institutos de investigación tienen sus propios propósitos y temas de interés. Por lo tanto, para apoyar la investigación conjunta entre múltiples institutos, debemos considerar no solo las sinergias entre académicos, sino también los propósitos de los institutos. Para resolver este problema, proponemos un método de incrustación de redes bibliográficas que puede aprender características de los institutos, no solo de cada académico. En primer lugar, componemos una red bibliográfica que consta de académicos, publicaciones, lugares, proyectos de investigación e institutos. Los estilos de colaboración y los temas de investigación de los institutos y académicos se extraen mediante la minería de subgrafos de la red bibliográfica. Luego, se aprenden representaciones vectoriales de los nodos de la red basadas en las ocurrencias de subgrafos en los nodos y vecindades de los nodos. Con base en las representaciones vectoriales, entrenamos perceptrones multicapa (MLP) para evaluar la probabilidad de colaboración entre académicos afiliados a diferentes institutos. Para entrenar el MLP, sugerimos tres estrategias: (i) considerar cada colaboración, (ii) centrarse en colaboraciones interinstitucionales y (iii) centrarse en los resultados de la colaboración. Para evaluar los métodos propuestos, hemos analizado las colaboraciones de investigación de POSTECH (Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang) y RIST (Instituto de Investigación de Ciencia e Tecnología Industrial) de 2011 a 2020. Luego, realizamos la formación de equipos de investigación para la investigación conjunta de los dos institutos según dos propósitos: investigación pura e investigación de comercialización.
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