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基于学术社会网络特征的专家搜索算法的中期报告
一、研究背景
随着学术研究的不断深入和发展，专家搜索变得越来越重要。传统的专家搜索方法无法满足越来越多的需求，而基于学术社会网络特征的专家搜索算法成为了一个研究热点。该算法通过分析学术社会网络中的结构特征和知识关系，挖掘出专家的潜在能力和资源，提高了专家搜索的精度和效率。本文旨在对基于学术社会网络特征的专家搜索算法进行研究，并提出一种具有实用价值的算法。
二、研究思路
1.数据采集：收集相关领域的学术论文数据，并建立学术社会网络。
2.网络分析：通过社会网络分析方法对学术社会网络进行分析，发现其结构特征和知识关系。
3.专家搜索：根据学术社会网络中的结构特征和知识关系，通过专家搜索算法找到符合条件的专家。
三、研究方法
1.数据采集方案：通过爬虫系统对学术论文数据进行采集，并利用开源软件Gephi对学术社会网络进行构建和建模。
2.社会网络分析方案：对学术社会网络进行结构分析和知识关系分析，通过社会网络分析工具对网络节点、网络连通性、知识转化等进行分析。
3.专家搜索算法方案：基于社会网络分析结果，设计一种基于学术社会网络特征的专家搜索算法。
四、研究预期结果
1.构建一个具有实用价值的专家搜索算法模型；
2.提高专家搜索的效率和精度；
3.探索学术社会网络中的结构特征和知识关系，为学术研究提供支持和指导。