[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 |
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| 地址： | 100875 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于H‑GCN的学术空间构建方法，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似性，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。首先，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；其次，对文章的文本内容进行分词、数据清洗，并基于文本嵌入技术得到文章向量；最后，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展示。该方法应用前景广阔，基于学术空间及文章向量，我们可以在全新的框架下，定量化研究科学重要性评价、科研合作推荐、科研兴趣转移、科学成功路径、知识发现与传播等重要科学问题，在科学学领域具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gcn 学术 空间 构建 方法 | ||
【主权项】：
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