[发明专利]一种面向学术精准推荐的异质科研信息集成方法及系统有效
| 申请号： | 202110732872.7 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113343125B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 张凯;王楚豫;叶保留 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/094;G06N3/084;G06F18/22 |
| 代理公司： | 南京泉为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32408 | 代理人： | 许丹丹 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向学术精准推荐的异质科研信息集成方法及系统，所述方法包括：对原始科研信息进行预处理，将异质的学术文献信息编码成向量模式，并构造随机异质的科研信息；对学术信息特征向量和异质科研信息进行编码，并构建学术编码映射模型；利用映射模型中的生成器，实现异质学术信息到完整科研特征向量的转化；将作者信息编码成稀疏的独热向量，并标记与科研特征向量的相关程度；利用独热向量、科研特征向量以及二者相关程度，训练协同过滤推荐模型，生成与作者相关的推荐集合；融合两种推荐结果，完成学术文献的精准推荐。本发明通过特征内容的比对和对作者的协同过滤，实现了异质科研信息补全与融合，以及科研学术内容的精准推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 学术 精准 推荐 科研 信息 集成 方法 系统 | ||
【主权项】：
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