[發(fā)明專利]一種基于專家領(lǐng)域相似度與關(guān)聯(lián)關(guān)系的協(xié)同推薦方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811228086.8 | 申請日： | 2018-10-19 |
| 公開（公告）號： | CN109308315B | 公開（公告）日： | 2022-09-16 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 李千目;陳盛之;劉奕婧 | 申請（專利權(quán)）人： | 南京理工大學(xué) |
| 主分類號： | G06F16/33 | 分類號： | G06F16/33 |
| 代理公司： | 南京理工大學(xué)專利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 專家 領(lǐng)域 相似 關(guān)聯(lián) 關(guān)系 協(xié)同 推薦 方法 | ||
1.一種基于專家領(lǐng)域相似度與關(guān)聯(lián)關(guān)系的協(xié)同推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1，將批量論文數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集進(jìn)行輸入；
步驟2，對論文數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括提取專家合作信息、專家論文關(guān)鍵詞、專家論文摘要；對同一篇論文下的合作者建立專家合作信息；
步驟3，將目標(biāo)專家姓名、目標(biāo)領(lǐng)域作為輸入，獲取領(lǐng)域詞向量；
步驟4，利用專家合作信息構(gòu)造合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，利用Dijkstra算法計算作者之間的最短路徑，作為專家關(guān)聯(lián)度COR；
步驟5，利用word2vec訓(xùn)練專家論文中的關(guān)鍵詞和摘要，構(gòu)建專家關(guān)鍵詞向量模型；
步驟6，計算專家關(guān)鍵詞向量與領(lǐng)域詞向量的余弦相似度，作為專家領(lǐng)域相似度SIM；
步驟7，篩選專家領(lǐng)域相似度SIM與專家關(guān)聯(lián)度COR，滿足閾值的專家即為推薦專家。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于專家領(lǐng)域相似度與關(guān)聯(lián)關(guān)系的協(xié)同推薦方法，其特征在于，步驟4所述的利用專家合作信息構(gòu)造合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，利用Dijkstra算法計算作者之間的最短路徑，作為專家關(guān)聯(lián)度COR，具體如下：
步驟4.1、根據(jù)論文作者列表信息，以作者作為節(jié)點，將共同撰寫論文的作者用邊連接起來，共同撰寫論文數(shù)的倒數(shù)作為邊的權(quán)重，構(gòu)造專家合作信息無向加權(quán)圖G＝(V，E)；
步驟4.2、利用Dijkstra算法計算作者之間的最短路徑，作為專家關(guān)聯(lián)度COR，具體步驟如下：
步驟4.2.1、輸入專家合作信息無向加權(quán)圖G＝(V，E)，輸入目標(biāo)專家姓名作為源點v0；
步驟4.2.2、用鄰接矩陣arcs表示無向加權(quán)圖，arcs[m][n]表示邊vm，vn的權(quán)值，若不存在邊vm，vn，則arcs[m][n]＝∞，其中m，n∈{m，n|vm，vn∈V}；
步驟4.2.3、設(shè)置集合S記錄已求得最短路徑的頂點，令集合S初始為{v0}；
步驟4.2.4、設(shè)置數(shù)組dist[]記錄從源點v0到其他各個頂點vi的當(dāng)前最短路徑長度，dist[i]初始值為arcs[0][i]，其中i∈{i|vi∈V}；
步驟4.2.5、從頂點集合V-S中選出vj，滿足dist[j]＝Min{dist[i]|vi∈V-S}，vj就是當(dāng)前求得的一條從v0出發(fā)的最短路徑的終點；令集合S＝S∪{vj}；
步驟4.2.6、修改從源點v0到集合V-S中各個頂點vk的最短路徑長度：如果dist[j]+arcs[j][k]＜dist[k]，則令dist[k]＝dist[j]+arcs[j][k]；
步驟4.2.7、重復(fù)步驟4.2.5和步驟4.2.6至集合V-S為空集；
步驟4.2.8、輸出數(shù)組dist[]，其中vi對應(yīng)專家與v0對應(yīng)目標(biāo)專家的專家關(guān)聯(lián)度COR(i)＝dist[i]。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于專家領(lǐng)域相似度與關(guān)聯(lián)關(guān)系的協(xié)同推薦方法，其特征在于，步驟6所述的計算專家關(guān)鍵詞向量與領(lǐng)域詞向量的余弦相似度，作為專家領(lǐng)域相似度SIM，具體如下：
步驟6.1、輸入由步驟5生成的專家關(guān)鍵詞向量模型；
步驟6.2、輸入專家關(guān)鍵詞集X＝{x1，x2，...，xm}，以及關(guān)鍵詞權(quán)重集w＝{w1，w2，...，wm}；
步驟6.3、利用專家關(guān)鍵詞向量模型計算專家關(guān)鍵詞向量集合
步驟6.4、計算專家關(guān)鍵詞向量
步驟6.5、輸入目標(biāo)領(lǐng)域關(guān)鍵詞，計算目標(biāo)領(lǐng)域詞向量
步驟6.6、計算專家領(lǐng)域相似度
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于專家領(lǐng)域相似度與關(guān)聯(lián)關(guān)系的協(xié)同推薦方法，其特征在于，步驟7所述的篩選專家領(lǐng)域相似度SIM與專家關(guān)聯(lián)度COR，滿足閾值的專家即為推薦專家，具體如下：
依據(jù)用戶給定的專家關(guān)聯(lián)度閾值c與領(lǐng)域相似度閾值s，輸出滿足SIM＞s且COR＜c的專家信息。
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