基于最大熵模型的导师-学生关系推测*

• 作者: 于会 刘尊 李勇军
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 社交网络 关系识别 最大熵模型 特征选择
• 年，卷（期）: 2013,（16）
• 页码范围: 168902-1-168902-8
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.62.168902

摘要

导师-学生关系是科研合作网络中重要的关系类型之一，准确识别此类关系对促进科研交流与合作、评审回避等有重要意义.以论文合作网络为基础，依据学生发表论文时通常与导师共同署名的现象，抽象出能够反映导师-学生合作关系的特征，提出了基于最大熵模型的导师-学生关系识别算法.利用DBLP中1990-2011年的论文数据进行实例验证，结果显示：1)关系类型识别结果的准确率超过95%；2)导师-学生关系终止时间的平均误差为1.39年.该方法在识别关系时避免了特征之间相互独立的约束，准确率优于其他同类识别算法，且建模方法对识别社交网络中的其他关系类型也具有借鉴意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于会	西北工业大学计算机学院	17	286	7.0	16.0
2	刘尊	西北工业大学计算机学院	12	245	6.0	12.0
3	李勇军	西北工业大学计算机学院	26	413	11.0	20.0