论文提出 DivAlign，一套包含研究者画像提取、画像条件化候选生成、可执行性/可理解性/成长潜力评分，以及社区组合去重的四阶段流程。在涵盖五个子领域、95名AI研究者的基准上，它将平均两两相似度从0.331降至0.294，最近邻相似度从0.704降至0.608，同时保留99.9%的研究者—方向匹配分数。
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