| 主权项 |
1.一种学术社交网络的自动构建方法，该方法的构建步骤如下：步骤(1)、自动构建方法基于由个性化推荐系统，学术社交网络自动构建系统，会议作者动态实时推荐系统及权威学者代入交流系统组成的综合系统实现，用户在使用该综合系统前需要注册；步骤(2)、该综合系统建立的基础为一定数量的学术论文和会议信息的数据库，该综合系统所有使用系统的用户可以被分为权威学者和普通学者两类，其中，在输出库中出现次数大于某一阈值F<sub>n</sub>的学者被定义为权威学者，其余用户均为普通学者；对于普通学者，在完成学术圈的建立之前必须先通过个性化推荐系统收集研究领域兴趣信息，权威学者则可以有选择的使用个性化推荐系统；步骤(3)、个性化推荐系统启动时需要用户预先输入简单的兴趣信息，通过用户对推荐论文的反应来不断更新用户的兴趣模型；其中，权威学者的兴趣模型直接由其已经被上述综合系统收录的所有论文综合生成；步骤(4)、学术社交网络构建系统的实质工作为寻找系统的潜在用户与权威作者之间的联系；设学术社交网络的所有潜在用户构成集合P，上述综合系统中所有的权威学者构成集合P<sub>f</sub>，其中，<img file="FDA0000137271120000011.GIF" wi="194" he="65" />则学术社交网络自动构建的目标为自动的确定集合R，R为集合P与集合P<sub>f</sub>的笛卡尔积的子集；R中的一个有序偶<a，b>代表学术社交网络的潜在用户a与权威作者b之间存在联系，即a，b两人的研究领域就较大的重合，可能具有更深一步交流与合作的空间；步骤(5)、上述综合系统中的任意两个用户之间都可以计算兴趣模型的相似度，若用户A与权威作者B之间的相似度大于某一阈值<img file="FDA0000137271120000012.GIF" wi="54" he="45" />则有序偶<A，B>属于用户A的联系集合R<sub>A</sub>；步骤(6)、会议作者动态实时推荐系统定时的检查系统收录的各大会议及论文数据库的更新信息，设I<sub>k</sub>为新发现的会议或论文信息，Au<sub>k</sub>为与此信息有关的权威作者集合，若存在用户A，使得A的联系网络中的权威作者集合与Au<sub>k</sub>存在交集，则将信息I<sub>k</sub>推送至用户A处，完成信息的实时获取；步骤(7)、当权威学者A注册使用本发明所建立的学术社交网络后，首先遍历系统中所有其他用户已经建立的学术网络，若A处于用于B所建立的社交网络中，则系统会提示A有学者B的存在，并为两者建立相应的交流途径。 |
