基于深度主动学习的科研合作网络中节点排序研究

刘臣; 宋雪

doi:10.11907/rjdk.231946

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于深度主动学习的科研合作网络中节点排序研究

大数据与信息处理 | 更新时间：2024-05-16

- 基于深度主动学习的科研合作网络中节点排序研究
- Research on Node Sorting in Scientific Research Cooperation Networks Based on Deep Active Learning
- “在社交网络与科研合作领域，节点排序任务的重要性日益凸显。针对合作网络中的噪声、不完整信息和动态变化，研究者提出了一种基于深度主动学习的方法进行节点排序。该方法通过深度学习模型从节点的多模态特征中进行表示学习，并结合主动学习方法选择关键节点进行标注，以优化排序模型。实验结果表明，与传统排序方法相比，该方法在节点排序准确性和稳定性方面有显著提升。”
  
  ”
- 软件导刊 2024年23卷第4期页码：186-192
- 作者机构：
  
  上海理工大学管理学院，上海 200093
- 作者简介：
  
  刘臣（1981-），男，上海理工大学管理学院副教授、硕士生导师，研究方向为文献计量分析、数据挖掘
  宋雪（1998- ），女，上海理工大学管理学院硕士研究生，研究方向为文献计量分析。
- 基金信息：
  
  上海市哲学社会科学规划课题(2021BTQ003)
- DOI：10.11907/rjdk.231946
  中图分类号： TP391
- 纸质出版日期：2024-04-15，
  
  收稿日期：2023-09-05，
扫描看全文
刘臣,宋雪.基于深度主动学习的科研合作网络中节点排序研究[J].软件导刊,2024,23(04):186-192.

LIU Chen,SONG Xue.Research on Node Sorting in Scientific Research Cooperation Networks Based on Deep Active Learning[J].Software Guide,2024,23(04):186-192.
刘臣,宋雪.基于深度主动学习的科研合作网络中节点排序研究[J].软件导刊,2024,23(04):186-192. DOI： 10.11907/rjdk.231946.

LIU Chen,SONG Xue.Research on Node Sorting in Scientific Research Cooperation Networks Based on Deep Active Learning[J].Software Guide,2024,23(04):186-192. DOI： 10.11907/rjdk.231946.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

暂无数据

基于深度主动学习的科研合作网络中节点排序研究

Research on Node Sorting in Scientific Research Cooperation Networks Based on Deep Active Learning

DOI：10.11907/rjdk.231946