[發明專利]基于人工智能的專家推薦方法、裝置、終端、及介質

在審

• 申請號: 201910786147.0
• 申請日: 2019-08-23
• 公開（公告）號: CN110688405A
• 公開（公告）日: 2020-01-14
• 發明（設計）人: 朱悅;田欣;普麗娜;翁泉飛;張嘉銳
• 申請（專利權）人: 上?？萍及l展有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/9535;G06F40/216;G06F40/289;G06F40/258
• 代理公司: 31219 上海光華專利事務所(普通合伙)
• 代理人: 倪靜

本申請提供基于人工智能的專家推薦方法、裝置、終端、及介質，本發明提供了一種利用數據挖掘、自然語言處理技術精準推薦科研學者的推薦系統。其中包含兩種更方面更為合理的評價方法：第一方面，充分考慮文獻影響力時間衰減效應和引用提升效應兩者結合，跳出以往的只看靜態影響因子的文獻影響力評價方法；第二方面，充分利用先進的自然語言處理技術，從文獻摘要、標題、全文等內容進行分詞處理，再結合關鍵詞，統計研究領域詞匯出現頻次，該方法使詞頻統計范圍更加全面。最終該科研學者推薦系統能根據檢索者的搜索詞精準推薦專家名單，并給出專家專注度排序。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，特別是涉及基于人工智能的專家推薦方法、裝置、終端、及介質。

背景技術

近幾年來，隨著人工智能和大數據的發展，通過多維度數據的融合為人物建立數據畫像，尤其是在互聯網平臺上為用戶建立用戶畫像，已成為把握一個人群特征的重要手段；另一方面，構建專家數據庫、建立專家畫像則是建立高層次人才庫、引導產學研合作和科研機構研究成果轉化的重要特征。

為更好地獲得成果轉化供需方匹配、專家推薦的效果，前述構建專家數據庫、專家畫像除了應當包括專家的研究方向、論文信息、合作對象等專家的基本信息外，還應當包括專家的社會兼職、獲得獎項、榮譽稱號等能代表專家在學術界地位的附加信息。

但是，由于前述附加信息具有非結構化、表述多樣化的數據特點，須通過技術手段將其轉換為標準化、結構化的數據之后才能錄入專家數據庫。隨著數據挖掘算法效果的提升，從海量信息中挖掘人物的特征要素的技術也日趨完善，這些技術與專家信息的融合將有助于解決專家數據庫維度不夠、專家畫像不全面等問題。但是，這些技術仍不能實現精準地有針對性地推薦專家。

申請內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本申請的目的在于提供基于人工智能的專家推薦方法、裝置、終端、及介質，用于解決現有技術中的不能精準地有針對性地推薦專家的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本申請的第一方面提供一種基于人工智能的專家推薦方法，其包括：利用網頁排名算法計算關聯于專家的每篇文本作品的影響力數據；利用分詞算法對所述關聯于專家的每篇文本作品進行分詞處理，并計算分詞結果信息在基于文章關鍵詞所構建的研究領域詞庫中出現的頻次數據；根據所述每篇文本作品的影響力數據以及每篇文本作品的分詞結果信息在所述研究領域詞庫中出現的頻次數據，計算各專家的關注度數據；其中，各專家的關注度數據的計算結果用于進行專家推薦。

于本申請的第一方面的一些實施例中，所述利用網頁排名算法計算關聯于專家的每篇文本作品的影響力數據，其包括：利用網頁排名算法計算所述文本作品的網頁排名數據；根據所述文本作品的發表時間數據對其網頁排名數據做加權計算后生成所述影響力數據。

于本申請的第一方面的一些實施例中，所述利用網頁排名算法計算所述文本作品的網頁排名數據，其包括：獲取所述文本作品的至少包括引文關系信息的作品基本信息，以根據所述文本作品的引文關系構建對應的引文網絡；根據所述文本作品所在期刊的影響因子為所述文本作品設置初始網頁排名數據；基于所述文本作品的初始網頁排名數據并通過多輪引用計算，獲取所述文本作品最終網頁排名數據。

于本申請的第一方面的一些實施例中，所述根據所述文本作品的發表時間數據對其網頁排名數據做加權計算后生成所述影響力數據，其包括：所述文本作品發表的時間越早，則文本作品的影響力越小。

于本申請的第一方面的一些實施例中，所述文本作品的基本信息還包括如下信息中的任意一種或多種的組合：文本作品的標題信息、關鍵詞信息、發表時間信息、作者姓名信息、及發表期刊信息。

于本申請的第一方面的一些實施例中，所述專家與文本作品之間的關聯關系包括：以所述文本作品的作者為所述專家。