《表2 代表性元路径相似度指标》

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《面向科研合作预测领域的作者相关度算法分析》

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在元路径相似度指标中，以路径数和随机游走为基础的相似性度量适用于具有高出入度的对象，基于成对的随机游走的相似性度量适用于集中的对象（即大部分的链接属于小部分节点）。[10]在科研合作异构网络中，连接两个作者之间的元路径越多，两者越相关，归一化路径数指标往往能取得良好的效果。[9]表示两位作者拥有共同合作者、在同一出版物上发表论文、研究相关领域和引用相同论文的元路径，均在识别作者相关度中发挥了重要作用。虽然越长的元路径携带的信息越多，但随着元路径长度的增加，算法也越来越复杂，但精度增长幅度不大，因此长度一般控制在6个节点以内（见表2）。