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一种基于作者著作树和图神经网络的论文合作者推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于作者著作树和图神经网络的论文合作者推荐方法,其步骤包括:1)对于数据库中的每一个作者,收集该作者的论文并提取关键词信息,构建该作者的著作树;2)对每个著作树,基于图神经网络模型构建对应作者著作树的信息传播模型,将著作树上的论文信息和关键词信息传播到作者节点中,编码出对应作者初始的表征向量;3)从该数据库中抽取出所有合作过的作者对集合,训练信息传播模型的参数,优化各初始表征向量,得到各作者最终的表征向量;4)对于一需推荐合作者的论文A,遍历与论文A的作者未曾合作过的作者集合N;然后比较作者A与集合N中每一作者最终的表征向量余弦相似度,根据计算结果为论文A的作者推荐合作者。

著录项

  • 公开/公告号CN112069306A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算机网络信息中心;

    申请/专利号CN202010710086.2

  • 发明设计人 杜一;乔子越;周园春;宁致远;

    申请日2020-07-22

  • 分类号G06F16/335(20190101);G06F16/332(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11200 北京君尚知识产权代理有限公司;

  • 代理人司立彬

  • 地址 100190 北京市海淀区中关村南四街4号

  • 入库时间 2022-08-22 18:22:16

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