[发明专利]基于网络表示学习训练的学术团队构建方法在审
| 申请号： | 201910930765.8 | 申请日： | 2019-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110717043A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 李微;陈瑞 | 申请（专利权）人： | 三螺旋大数据科技(昆山)有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215300 江苏省苏州市昆山*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于网络表示学习训练的学术团队构建方法，其包括以下步骤，步骤一：读取数据库中学者及其科研数据；步骤二：使用作者主题模型训练得到作者主题概率分布；步骤三：构建初始学术网络；步骤四：基于网络表示学习方法训练得到学者向量；步骤五：基于机器学习聚类方法将学者向量聚类；步骤六：满足预设阈值的簇作为学术团队输出。本发明的团队构建效率快，构建的团队主题相似度高，可以根据需要，通过改变聚类个数，从而划分粒度不同的社区。 | ||
| 搜索关键词： | 构建 团队 网络表示 聚类 读取 主题相似度 概率分布 基于机器 科研数据 向量聚类 学习训练 主题模型 向量 预设 数据库 输出 学习 社区 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于网络表示学习训练的学术团队构建方法，其特征在于：其包括以下步骤，/n步骤一：读取数据库中学者及其科研数据；/n步骤二：使用作者主题模型训练得到作者主题概率分布；/n步骤三：构建初始学术网络；/n步骤四：基于网络表示学习方法训练得到学者向量；/n步骤五：基于机器学习聚类方法将学者向量聚类；/n步骤六：满足预设阈值的簇作为学术团队输出。/n
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