[发明专利]基于属性异构网络表示学习的专利交易推荐方法在审
| 申请号： | 202111030367.4 | 申请日： | 2021-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN113836398A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 何喜军;才久然;武玉英;吴爽爽 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/02;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q40/04;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供基于属性异构网络表示学习的专利交易推荐方法。本发明通过IncoPat专利数据库采集专利数据，基于文献研究构建影响专利交易的属性指标体系；构建包括三类节点、三类关系及多个属性的专利交易AHN；基于神经网络获得节点的多维高斯分布、基于元路径随机游走生成节点序列、基于skip‑gram并利用KL散度度量高斯分布差异从而获得每个低维节点向量空间；基于余弦相似度计算节点间相似度进行目标组织的Top‑k推荐。本发明通过将组织及专利属性融入技术交易AHN中，解决属性融合不足、计算复杂度高及计算精度低等问题，通过考虑属性嵌入的不确定性和节点距离的非对称性，解决专利交易推荐结果精准度不高问题，且推荐结果更具多样性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 属性 网络 表示 学习 专利 交易 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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