Combining grouping and classification to predict co-authorship in the Lattes Platform
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12493Keywords:
Academic social network, Clustering, Co-authorship networks, Link Prediction, Social NetworksAbstract
Online Social Networks play an important role in modern society. They are a model and a reflection of social networks from the real world. With the information available on the Lattes Platform, it is possible to build academic social networks in which relationships between researchers represent, for example, a partnership in the production of a publication. The link prediction task to identify potential employees is a complex activity that can favor communication among users. The objective of this work is to propose the use of a clustering technique and the inclusion of new attributes that use community information to improve the prediction of co-authorship relationships in academic social networks.
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2021-07-04
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How to Cite
[1]
2021. Combining grouping and classification to predict co-authorship in the Lattes Platform. Brazilian Journal of Applied Computing. 13, 2 (Jul. 2021), 48–57. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12493.
