[发明专利]一种基于H-GCN的学术空间构建方法在审
| 申请号： | 202110027826.7 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112800749A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 赵子鸣;耿子衿;李本继;张江;陈清华 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学 |
| 主分类号： | G06F40/216 | 分类号： | G06F40/216;G06F40/289;G06F16/33;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100875 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gcn 学术 空间 构建 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于H-GCN的学术空间构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1-1)基于文章间的引用关系构建科学引文网络，得到网络的邻接矩阵；
(1-2)对文章的文本内容进行分词、数据清洗，并基于word2vec、LDA、BERT等文本嵌入技术得到文章向量；
(1-3)在双曲空间中训练一个图卷积神经网络，得到每篇文章的高维向量表示，并投影到庞加莱圆盘上进行结果展示；
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，将深度学习、双曲几何与复杂网络分析方法进行有机结合并应用于科学学领域；构建的学术空间不仅能综合考虑文章所在引文网络的结构信息以及文章内容上的相关性，而且能利用双曲空间的性质而自然体现出知识的层级结构。
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