一种基于社区的合作者推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于社区的合作者推荐方法，首先根据论文信息构建合作网络，在半同步标签传播算法基础之上结合基于场所效应的边影响力决定标签的迭代更新传播完成网络中作者社区划分；再利用作者权重值的占比与处理后的词对，建立马尔科夫链，根据吉布斯采样与马尔科夫链建立基于短文本作者的随时间演化的兴趣模型，根据社区划分结果与作者随时间演化的兴趣模型，找到合适的作者推荐给合作者。本发明降低了社区划分结果不稳定性，提升了社区划分结果模块度和标准互信息的精确度，本发明建立的随时间演化的兴趣模型具有强壮性和有效性的特点，最后利用随时间演化的兴趣模型计算KL距离降低了推荐算法的计算量，增加了准确率，召回率。