[发明专利]基于隐语义主题的专利推荐方法及装置在审
| 申请号： | 201910620204.8 | 申请日： | 2019-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN110457461A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 欧中洪;吴金盛;谭言信;宋美娜;宋俊德 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/35;G06F17/27;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 张润<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 100876北京市海淀区西*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于隐语义主题的专利推荐方法及装置，其中，方法包括以下步骤：根据专利摘要和标题获取多个专利关键词；根据多个专利关键词利用开源词向量库进行词向量转换，并基于k‑means构建隐语义主题树；通过隐语义主题树获取每个专利的主体分布，并构建主题召回列表，及根据余弦公式得到主体分布相似度，以根据主体分相似度进行专利推荐。该方法可以通过利用包含外部知识的词向量库，引入专利的语义主题信息，能更加语义化匹配用户目标，获得更加精准的推荐结果，并通过构建隐语义主题树，基于语义上的近邻主题召回进行主题相似度排序，达到进行多层次语义精准推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 词向量 主题树 构建 语义 相似度 主题相似度 匹配用户 余弦公式 语义主题 语义化 排序 引入 转换 外部 | ||
【主权项】：
1.一种基于隐语义主题的专利推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：/n根据专利摘要和标题获取多个专利关键词；/n根据所述多个专利关键词利用开源词向量库进行词向量转换，并基于k-means构建隐语义主题树；以及/n通过所述隐语义主题树获取每个专利的主体分布，并构建主题召回列表，及根据余弦公式得到主体分布相似度，以根据所述主体分相似度进行专利推荐。/n
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