基本信息

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文档摘要

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科研社交网络下单类协同过滤方法的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着互联网技术的飞速发展，社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。科研领域也不例外，科研社交网络应运而生，如Academia、ResearchGate等平台的出现，为科研人员提供了一个在线的社交平台，便于他们分享研究成果、交流合作与思想。科研社交网络不仅改变了科研人员的交流方式，也为科研数据的分析和利用提供了新的机遇。

科研社交网络中的数据和信息丰富多样，涵盖了研究领域、兴趣、学术背景等多个方面。然而，这些数据的复杂性和异构性也给信息提取和分析带来了挑战。如何从这些复杂多变的数据中提取出有效信息、分析出研