[发明专利]一种科研项目评审专家精准推荐方法和存储设备

权利要求书

1.一种科研项目评审专家精准推荐方法，其特征在于，包括步骤：

构建关键词词库，并计算生成各关键词与各学科的对应关系；

获取目标文件，对所述目标文件进行预处理操作；

对所述目标文件进行分节处理，并确定各分节的关键词；

确定各分节的各关键词权重，根据所述各分节的各关键词权重确定各分节的学科分布，整合所述各分节的学科分布得整个目标文件的学科分布；

在所述整个目标文件的学科分布内确定最相似的专家；

将所述最相似的专家进行展示。

2.根据权利要求1所述的一种科研项目评审专家精准推荐方法，其特征在于，所述“并计算生成各关键词与各学科的对应关系”，具体还包括步骤：

对于专家库中的每位专家，生成关键词-学科共现矩阵C_k：

C_ki，j＝|{D|w_i∈D，d_j∈D}|，k＝1，2，3

其中k为学科级别，w为关键词，D是这位专家所写的文章，d为学科；

对于每个关键词，根据以下公式计算得出这个词对于所有学科的共现系数：

式子中，p为共现矩阵元素的值，即特定关键词w_i在特定学科d_j中出现的概率，f为两个目标对象d_i和w_i共现的次数。

3.根据权利要求1所述的一种科研项目评审专家精准推荐方法，其特征在于，所述“对所述目标文件进行预处理操作”，具体还包括步骤：

通过IF-IDF加权技术对所述目标文件进行预处理操作。

4.根据权利要求1所述的一种科研项目评审专家精准推荐方法，其特征在于，所述“并确定各分节的关键词”，具体还包括步骤：

根据预设算法抽取初步关键词，并根据预先建立好的关键词网对所述初步关键词进行去噪确定各分节最终对应的关键词。

5.根据权利要求1所述的一种科研项目评审专家精准推荐方法，其特征在于，所述“在所述整个目标文件的学科分布内确定最相似的专家”，具体还包括步骤：

在学科内根据预设数值K选取对应数值专家，将每个抽取出的关键词进行向量化，对所有向量进行平均化得目标文件的向量；

对每位专家的所有扩充关键词进行向量化，根据所述目标文件的向量与所述每位专家的扩充关键词的向量在向量空间内的余弦相似度确定最相似的专家。

6.一种存储设备，其中存储有指令集，其特征在于，所述指令集用于执行：

构建关键词词库，并计算生成各关键词与各学科的对应关系；

获取目标文件，对所述目标文件进行预处理操作；

对所述目标文件进行分节处理，并确定各分节的关键词；

确定各分节的各关键词权重，根据所述各分节的各关键词权重确定各分节的学科分布，整合所述各分节的学科分布得整个目标文件的学科分布；

在所述整个目标文件的学科分布内确定最相似的专家；

将所述最相似的专家进行展示。

7.根据权利要求6所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：

所述“并计算生成各关键词与各学科的对应关系”，具体还包括步骤：

对于专家库中的每位专家，生成关键词-学科共现矩阵C_k：

C_ki，j＝|{D|w_i∈D，d_j∈D}|，k＝1，2，3

其中k为学科级别，w为关键词，D是这位专家所写的文章，d为学科；

对于每个关键词，根据以下公式计算得出这个词对于所有学科的共现系数：

式子中，p为共现矩阵元素的值，即特定关键词w_i在特定学科d_j中出现的概率，f为两个目标对象d_j和w_i共现的次数。