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摘要
在科技快速发展的时代，合作网络作为研究社交关系的重要工具，引起了广
泛关注。随着参与学术合作的学者不断增加，准确预测学术合作关系有助于深化
对学术网络结构的理解，从而为促进学术合作提供有力支持。因此，本文旨在引
入机器学习方法，深入研究学术合作网络中合作关系的预测问题，并尝试解答以
下几个关键问题：在预测合作关系时，如何更好地利用节点的拓扑相似性以及外
部属性信息?如何在无标记节点对中筛选出可靠的负样本?不同的机器学习分
类器在链路预测问题上表现如何?学术合作关系受哪些因素影响?
为达上述目标
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