Bài báo này đề xuất ba phương pháp mới để tính tương tự đỉnh trong mạng đồng tác giả: Maximum Path based Relation Strength (MP RS); maximum Path based Relation Strength Plus (MP RS+); và relation Strength Similarity Plus (RSS+). . | Tạp chí Tin học và Điều khiển học, , (2013), 338–350 ĐỀ XUẤT CÁC PHƯƠNG PHÁP TÍNH ĐỘ TƯƠNG TỰ ĐỈNH DỰA TRÊN XU HƯỚNG ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN KHUYẾN NGHỊ CỘNG TÁC HUỲNH NGỌC TÍN, HOÀNG VĂN KIẾM Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin, ĐHQG TP HCM Tóm t t. Khuyến nghị cộng tác trong nghiên cứu khoa học là bài toán tự động liệt kê những người, nhóm nghiên cứu cộng tác tiềm năng ứng với đầu vào là một người, nhóm nghiên cứu nào đó. Đây là bài toán được quan tâm bởi những chuyên gia trong lĩnh vực này trong thời gian gần đây. Tiếp cận phổ biến đã và đang được các nghiên cứu này áp dụng là dựa vào phân tích mạng xã hội, cụ thể là phân tích các mối quan hệ trong mạng đồng tác giả, cũng như ảnh hưởng của nó đối với việc tìm ra những người, nhóm nghiên cứu cộng tác tiềm năng. Tuy nhiên, các phương pháp hiện nay đều chưa quan tâm đến thông tin về xu hướng cộng tác, một yếu tố quan trọng trong việc hình thành các mối quan hệ cộng tác mới. Bài báo này đề xuất ba phương pháp mới để tính tương tự đỉnh trong mạng đồng tác giả: (1) Maximum Path based Relation Strength (M P RS ); (2) Maximum Path based Relation Strength Plus (M P RS+); và (3) Relation Strength Similarity Plus (RSS+). Hai phương pháp M P RS+ và RSS+ có sử dụng thông tin về xu hướng cộng tác để cải tiến việc tính toán mức độ quan hệ của những người nghiên cứu trong mạng đồng tác giả. Các phương pháp đề xuất ứng dụng vào bài toán khuyến nghị cộng tác ở mức cá nhân người nghiên cứu. Thực nghiệm được tiến hành trên hai tập dữ liệu khoa học: i) cơ sở dữ liệu khoa học mở ‘Digital Bibliography & Library Project’ (DBLP); ii) tập dữ liệu do chúng tôi rút trích từ trang web của hệ thống Microsoft Academic Search (gọi tắt là MAS). Kết quả thực nghiệm cho thấy các phương pháp đề xuất cho kết quả tốt hơn các phương pháp tương tự đỉnh truyền thống và phổ biến hiện nay. T khóa. Hệ khuyến nghị (recommender system), cộng tác nghiên cứu (research collaboration), khuyến nghị cộng tác (collaboration recommendation), phân tích mạng
