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一种基于堆叠自动编码器和引文网络的科技论文分类方法

摘要

一种基于堆叠自动编码器和引文网络的科技论文分类方法,根据现有科技论文数据构建引文网络邻接矩阵与标签向量矩阵,计算概率转移矩阵和共现概率矩阵;构建基于堆叠自动编码器和长短期记忆网络的科技论文分类模型;用共现概率矩阵以及标签向量矩阵训练堆叠自动编码器和长短期记忆网络;用已训练的模型来预测新的论文的分类结果。本发明考虑论文之间的引用关系,有效提取构造的引文网络中各节点之间的内在关系,将其映射到低维的嵌入向量空间中,并用长短期记忆网络来获取类别特征信息,实现了对新论文的类别的精准预测。

著录项

  • 公开/公告号CN110580289B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201910801530.9

  • 发明设计人 杨旭华;高斯城;

    申请日2019-08-28

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F16/38(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

  • 入库时间 2022-08-23 12:41:50

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