Resumen

Es significativo para un investigador encontrar algunos colaboradores adecuados en tareas académicas complejas. Los modelos de recomendación de colaboradores académicos siempre se basan en la incrustación de redes de colaboradores académicos. La mayoría de ellos se centran en la estructura de la red, la información textual y la combinación de ambas. Las relaciones semánticas latentes existen de acuerdo con la información textual de los nodos en la red de colaboradores académicos. Sin embargo, estas relaciones suelen ser ignoradas, lo que implica la similitud de los investigadores. Capturar las relaciones semánticas latentes entre los investigadores en la red de colaboradores académicos es un desafío. En este artículo, proponemos un modelo de incrustación de red mejorado con contenido para la recomendación de colaboradores académicos, denominado CNEacR. Construimos una red de colaboradores académicos mejorada con contenido basada en la representación textual ponderada de cada investigador. La red de colaboradores académicos mejorada con contenido contiene relaciones de colaboración intrínsecas y relaciones semánticas latentes. En primer

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Investigador; Red de colaboradores académicos; Relaciones semánticas latentes; Modelo de incrustación de red mejorado por contenido; Relaciones de colaboración; Información de texto
• Keywords:Researcher; Academic collaborator network; Latent semantic relationships; Content-enhanced network embedding model; Collaboration relationships; Text information