Một hàm thuộc mờ hiệu quả trong giải thuật FSVM-CIL cho bài toán khuyến nghị đồng tác giả
Tác giả: Võ Đức Quang; Nguyễn Hải Yến; Trần Đình Khang
Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ XV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công Nghệ thông tin (FAIR 2022)
Quyển: Trang: 366-374
Năm xuất bản: 12/2022
Tóm tắt
Trong nghiên cứu khoa học, các nhà nghiên cứu cùng hợp tác nghiên cứu và công bố các bài báo khoa học. Mối liên hệ của các nhà khoa học trong các bài báo khoa học được xem như một mạng xã hội đặc biệt và gọi là mạng đồng tác giả. Bài toán khuyến nghị cộng tác trong mạng đồng tác giả là một bài toán thú vị và mang nhiều ý nghĩa để giúp mở rộng mạng lưới nghiên cứu và thúc đẩy sự phát triển nghiên cứu khoa học. Trong bài báo này chúng tôi tiếp cận bài toán khuyến nghị đồng tác giả theo bài toán phân lớp thông qua bảng ứng viên đồng tác giả. Theo đó, chúng tôi đề xuất một hàm thuộc mờ giàu ngữ nghĩa cho giải thuật FSVM-CIL để giải quyết bài toán khuyến nghị đồng tác giả. Các kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu đồng tác giả có đặc tính khác nhau chỉ ra rằng giải thuật của chúng tôi hiệu quả hơn các giải thuật phân lớp SVM, WSVM và FSVM-CIL
Từ khóa
Mạng đồng tác giả, Fuzzy SVM, học máy, dữ liệu mất cân bằng