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基于圖的隨機(jī)游走算法在預(yù)測(cè)論文影響力時(shí)，僅利用學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的全局結(jié)構(gòu)信息而未考慮局部結(jié)構(gòu)信息，對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率造成影響。針對(duì)該問題，提出一種基于異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)和多變量隨機(jī)游走的論文影響力預(yù)測(cè)算法。通過(guò)構(gòu)建異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)表示模型，將網(wǎng)絡(luò)中的論文、作者和期刊/會(huì)議等不同類型的節(jié)點(diǎn)表征到同一個(gè)低維向量空間中，同時(shí)保留網(wǎng)絡(luò)的局部結(jié)構(gòu)信息，將節(jié)點(diǎn)的向量相似度應(yīng)用于多變量隨機(jī)游走方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)論文影響力的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。在 A Miner網(wǎng)站公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于 Page Rank、 Futurer ank等算法，該算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高。
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