[發明專利]一種專家信息搜索及領域評分計算方法有效
| 申請號: | 201711090056.0 | 申請日: | 2017-11-07 |
| 公開(公告)號: | CN107992524B | 公開(公告)日: | 2022-03-15 |
| 發明(設計)人: | 武愛斌;魏小慶 | 申請(專利權)人: | 朗坤智慧科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/35 | 分類號: | G06F16/35;G06F16/31 |
| 代理公司: | 南京鐘山專利代理有限公司 32252 | 代理人: | 戴朝榮 |
| 地址: | 210000 江蘇省南京市*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 專家 信息 搜索 領域 評分 計算方法 | ||
1.一種專家信息搜索及領域評分計算方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟一:使用Elasticsearch存儲專家的基本信息和成果信息;
步驟二:根據成果信息計算專家的領域評分,并將得分更新到相應專家基本信息索引中;
步驟二包括:
步驟2a:根據專家成果信息,分別獲取專家在三個領域中的成果數量、成果下載數量、成果引用數量、成果收藏數量、成果查看數量、成果發布日期,作為領域評分的計算因子,所述三個領域分別為學術、產業、政策三個領域;
步驟2b:分別取三個領域中各個計算因子中的最大值作為標準化基準,對領域評分的計算因子進行標準化;
步驟2c:分領域對計算因子進行加權計算得到專家在三個領域中的評分;
步驟2d:對專家在三個領域中的評分進行加權計算得到專家的領域評分,并將得分更新到相應專家基本信息索引中;
其中,領域評分需要定期計算,定期更新;步驟2c中,計算專家在學術、產業、政策三個領域中的評分時,對于不同的領域,各個計算因子的加權權重需重新調整,再進行該領域得分的計算;步驟2d中,對專家在三個領域中的評分進行加權計算,對于不同領域的專家,需使用不同的加權權重進行評分計算,其中專家所在的領域對應的權重因子高于其他領域的權重因子;
步驟三:獲取搜索詞,根據搜索詞檢索專家基本信息和成果信息,并計算得到專家的基本信息評分、按照專家進行聚合和計算得到專家成果評分;
專家基本信息評分計算方法為:
步驟3-1a:對基本信息檢索條件中不同的字段設置不同的權重值;
步驟3-1b:設置只獲取評分最高的前200條記錄;
步驟3-1c:獲取檢索結果,取檢索結果中的最大評分作為基準值,對檢索結果的評分進行標準化,得到專家基本信息評分;
聚合和計算得到專家成果評分具體步驟為:
步驟3-2a:對專家成果檢索條件中不同的字段設置不同的權重值;
步驟3-2b:添加Term聚合,設置聚合字段為專家成果存儲的專家唯一標識字段;
步驟3-2c:對步驟3-2b的聚合添加過濾條件,設置專家唯一標識不為空且最小匹配文檔個數為1;
步驟3-2d:對步驟3-2b的聚合添加Sum子聚合條件,設置對搜索詞檢索結果的評分字段進行求和;
步驟3-2e:對步驟3-2b的聚合添加Top Hits子聚合條件,設置根據搜索詞檢索結果的評分字段進行倒序排序,且只獲取前10條結果;
步驟3-2f:對步驟3-2b的聚合設置大小為200;
步驟3-2g:獲取檢索結果,提取聚合結果中專家唯一標識對應的成果數、評分總和以及前10條評分最高的文檔;
步驟3-2h:在全部結果中分別取最大成果數與最大評分總和最為基準值,對每一個專家的成果數和評分總和進行標準化,并對標準化的結果進行加權計算得到專家的成果評分;
步驟四:將專家基本信息評分與專家成果評分標準化后進行加權計算得到專家的檢索相關度評分;
步驟四包括:
步驟4a:建立字典集合存儲專家的評分信息,其中字典集合的鍵為專家的唯一標識,值為專家的評分集合;
步驟4b:遍歷專家基本信息評分,將專家基本評分添加到字典集合;
步驟4c:遍歷專家成果評分,將專家成果評分添加到字典集合;
步驟4d:遍歷字典集合,獲取專家的基本信息評分和成果評分,進行加權計算得到最終專家的搜索相關度評分;
步驟五:將專家檢索相關度評分與專家領域評分進行加權計算得到專家的最終評分。
2.根據權利要求1所述的一種專家信息搜索及領域評分計算方法,其特征在于,步驟一包括:
步驟1a:根據專家基本信息為每一個專家新建唯一標識;
步驟1b:將所有專家的所屬領域歸類,共分為學術、產業、政策三個領域;
步驟1c:在專家的成果信息里新建字段存儲每個成果對應專家的唯一標識;
步驟1d:將專家的基本信息和專家的成果信息分別存儲在不同的索引里。
3.根據權利要求1所述的一種專家信息搜索及領域評分計算方法,其特征在于:步驟4a中評分集合有三個元素,三個元素的初始值均為0。
4.根據權利要求1所述的一種專家信息搜索及領域評分計算方法,其特征在于,步驟五包括:
步驟5a:根據專家評分信息字典集合獲取字典集合中全部專家唯一標識;
步驟5b:根據全部專家唯一標識從專家基本信息索引批量請求數據;
步驟5c:獲取專家基本信息數據;
步驟5d:依據專家唯一標識將專家評分信息與專家基本信息進行一一對應;
步驟5e:獲取專家評分信息中的專家相關度評分和專家基本信息中的專家領域評分,進行加權計算得到專家的最終評分。
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