Tvärvetenskapliga samarbeten har gett ett enormt genomslag för samhället. Det är dock ofta svårt för forskare att etablera sådana gränsöverskridande samarbeten. Vilka är mönstren för cross-domain samarbeten? Hur bildas dessa samarbeten? Kan vi förutsäga denna typ av samarbeten? Gränsöverskridande samarbeten uppvisar mycket olika mönster jämfört med traditionella samarbeten inom samma område: 1) gles anslutning: cross-domain samarbeten är sällsynta; 2) kompletterande expertis: cross-domain medarbetare har ofta olika expertis och intresse; 3) ämne skewness: cross-domain samarbete ämnen är fokuserade på en delmängd av ämnen. Alla dessa mönster bryter mot grundläggande antaganden om traditionella rekommendationssystem. I denna uppsats analyserar vi de tvärdomänska samarbetsdata från forskningspublikationer och bekräftar ovanstående mönster. Vi föreslår modellen Cross-domain Topic Learning (CTL) för att ta itu med dessa utmaningar. För hantering av glesa anslutningar konsoliderar CTL det befintliga cross-domain samarbetet genom ämneslager istället för på författares lager, vilket lindrar problemet med gleshet. För att hantera kompletterande expertis, modeller CTL ämnesfördelningar från käll- och måldomäner separat, samt korrelationen över domäner. För att hantera ämnesmässig skevhet modellerar CTL endast relevanta ämnen för det gränsöverskridande samarbetet. Vi jämför CTL med flera referensstrategier för stora publiceringsdata från olika domäner. CTL överträffar utgångsvärdena signifikant på flera rekommendationsmått. Utöver exakt rekommendationsprestanda är CTL också okänsligt för parameterinställning, vilket bekräftas i känslighetsanalysen.
Tang och al. REF föreslog den tvärdomänska inlärningsmodellen för att förutsäga de tvärdomänska samarbetena genom ämnesskikt i stället för på författares lager, vilket lindrade problemet med gleshet.
Cross-domain collaboration recommendation
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}