《表4 学者“焦海洋”的相关学者及其对应的推荐得分》

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《基于Word2vec的学者推荐与跨语言论文推荐模型研究》

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根据对“焦海洋”的学术背景进行了解，可以发现本文提出的模型得到了良好的推荐结果，基于Word2vec的相关学者推荐模型，为学者“焦海洋”发现了新的相关学者，采用该模型所得的相关学者与检索学者的研究领域相关，并且经过发文量的加权处理，推荐得到的相关学者具有较全的知识覆盖，且他们的学术水平良好，可以为该学者未来研究方向提供参考，同时可以为该用户发现新的研究创新点。例如，“焦海洋”与“黄如花”、“BARUZZI，A”、“SOBEL，K”、“肖卫兵”、“周文泓”、“LIPCZYNSKA，S”、“JANSSEN K”等的研究背景都涉及“政府数据开放”，说明其研究内容相似。作为新学者，“焦海洋”缺乏发现问题的能力，这种推荐就可以为其提高思路，例如“焦海洋”在今后的研究中可以结合“政府开放数据的监管模式”、“智慧政务门户网站”、“个人数据保护”、“开放政府数据政策环境研究”、“政务社交媒体文件管理”等进一步研究政府数据开放，同时可以将“云计算”、“本体“等方法运用在政府数据开放的研究上，这样的推荐效果不仅有利于为检索学者找到相关学者，更重要的是根据前人研究发现自己的研究兴趣，为其找到研究方向，同时有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流。