[发明专利]一种面向论文库的作者数据挖掘方法及系统有效

专利信息
申请号: 201811593455.3 申请日: 2018-12-25
公开(公告)号: CN109697208B 公开(公告)日: 2020-11-17
发明(设计)人: 赵强利;蒋艳凰;宋卓;李根;余硕军;张少伟;马丑贤;冯博伦 申请(专利权)人: 人和未来生物科技(长沙)有限公司
主分类号: G06F16/2458 分类号: G06F16/2458
代理公司: 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 代理人: 邹大坚;谭武艺
地址: 410000 湖南省长沙市长沙高*** 国省代码: 湖南;43
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摘要: 发明公开了一种面向论文库的作者数据挖掘方法及系统,本发明实施步骤包括确定目标论文库中的作者集合以及每一个作者的论文集合;针对作者集合中每一个作者的论文集合下的每一篇论文,获取论文所在期刊的影响因子、论文被其他论文引用的影响因子、该作者对论文的贡献度、论文的时间衰减因子;针对作者集合中每一个作者,根据其论文集合下的每一篇论文的四项特征值计算作者的研究深入度;根据研究深入度对作者集合中的作者进行降序排序,然后将指定数量个作者及其对应的研究深入度作为挖掘结果输出。本发明能够实现面向各类行业或者兴趣论文库提取其中的权威研究者,具有数据挖掘准确度高、数据挖掘通用性好、灵活度高的优点。
搜索关键词: 一种 面向 论文库 作者 数据 挖掘 方法 系统
【主权项】:
1.一种面向论文库的作者数据挖掘方法,其特征在于实施步骤包括:1)确定目标论文库中的作者集合以及每一个作者的论文集合;2)针对作者集合中每一个作者的论文集合下的每一篇论文,获取论文所在期刊的影响因子、论文被其他论文引用的影响因子、该作者对论文的贡献度、论文的时间衰减因子;3)针对作者集合中每一个作者,根据其论文集合下的每一篇论文的论文所在期刊的影响因子、论文被其他论文引用的影响因子、该作者对论文的贡献度、论文的时间衰减因子四项特征值计算作者的研究深入度;4)根据研究深入度对作者集合中的作者进行降序排序,然后将指定数量个作者及其对应的研究深入度作为挖掘结果输出。
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