[发明专利]一种高校院所科技成果主动推送方法及装置在审
申请号: | 201911241614.8 | 申请日: | 2019-12-06 |
公开(公告)号: | CN111078862A | 公开(公告)日: | 2020-04-28 |
发明(设计)人: | 马银波;苑大超;孟奇勋;姚伟国;芦静 | 申请(专利权)人: | 武汉理工大学 |
主分类号: | G06F16/335 | 分类号: | G06F16/335;G06F40/216 |
代理公司: | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 | 代理人: | 江慧 |
地址: | 430070 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 高校 院所 科技成果 主动 推送 方法 装置 | ||
1.一种高校院所科技成果主动推送方法,其特征在于,包括以下步骤:
收集企业单位的科技需求信息,收集科研单位的科技成果信息;
分别将每一科技成果信息与其中一所述科技需求信息进行匹配;
将匹配成功的科技成果信息推送至与科技需求信息相对应的企业单位,并接收企业单位的反馈信息。
2.根据权利要求1所述的高校院所科技成果主动推送方法,其特征在于,收集企业单位的科技需求信息,收集科研单位的科技成果信息,具体为:
获取各企业单位录入的科技需求信息;获取各科研单位录入的科技成果信息。
3.根据权利要求2所述的高校院所科技成果主动推送方法,其特征在于,收集企业单位的科技需求信息,收集科研单位的科技成果信息,还包括:
获取企业单位搜索科技成果时输入的检索词,根据所述检索词获取企业单位的科技需求信息;
搜索所述科研单位发表的技术文献,根据所述技术文献获取科研单位的科技成果信息。
4.根据权利要求3述的高校院所科技成果主动推送方法,其特征在于,收集企业单位的科技需求信息,收集科研单位的科技成果信息,还包括:
将企业单位录入的科技需求信息与根据检索词获取的科技需求信息进行对比,去除重复的科技需求信息;
将科研单位录入的科技成果信息与根据技术文献获取的科技成果信息进行对比,去除重复的科技成果信息。
5.根据权利要求4述的高校院所科技成果主动推送方法,其特征在于,将企业单位录入的科技需求信息与根据检索词获取的科技需求信息进行对比,去除重复的科技需求信息,具体为:
对每一所述科技需求信息进行分词处理,提取需求关键词;
采用TF-IDF算法计算每一需求关键词的TF-IDF值,得到每一所述科技需求信息的需求文本向量;
对所有所述需求文本向量进行聚类处理,得到划分为不同种类的需求文本向量;
同一类需求文本向量中仅保留一个需求文本向量所对应的科技需求信息,并删除其他需求文本向量所对应的科技需求信息,实现科技需求信息的去重;
将科研单位录入的科技成果信息与根据技术文献获取的科技成果信息进行对比,去除重复的科技成果信息,具体为:
对每一所述科技成果信息进行分词处理,提取成果关键词;
采用TF-IDF算法计算每一成果关键词的TF-IDF值,得到每一所述科技成果信息的成果文本向量;
对所有所述成果文本向量进行聚类处理,得到划分为不同种类的成果文本向量;
同一类成果文本向量中仅保留一个成果文本向量所对应的科技成果信息,并删除其他成果文本向量所对应的科技成果信息,实现科技成果信息的去重。
6.根据权利要求1述的高校院所科技成果主动推送方法,其特征在于,将科技成果信息与科技需求信息进行匹配,具体为:
对所述科技成果信息进行分词处理,提取所述科技成果信息的成果关键词;
对所述科技需求信息进行分词处理,提取所述科技需求信息的需求关键词;
采用TF-IDF算法计算每一需求关键词的TF-IDF值,得到所述科技需求信息的需求文本向量;
采用TF-IDF算法计算每一成果关键词的TF-IDF值,得到所述科技成果信息的成果文本向量;
计算所述需求文本向量与所述成果文本向量之间的相似度;
判断所述相似度是否大于设定阈值,如果大于,则匹配成功,否则匹配失败。
7.根据权利要求6述的高校院所科技成果主动推送方法,其特征在于,计算所述需求文本向量与所述成果文本向量之间的相似度,具体为:
采用余弦相似度或欧氏距离计算所述需求文本向量与所述成果文本向量之间的相似度。
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