基于图神经网络的科研知识图谱人才推荐方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于图神经网络的科研知识图谱人才推荐方法及装置，包括：抽取待处理科研成果论文数据中各实体的实体特征与实体之间的关联关系信息，建立科研知识图谱；依据实体特征，构成各节点的统一特征表示；通过统一特征表示与关联关系信息，构建图神经网络，并对所述图神经网络进行训练，得到各节点的评分值；根据各作者节点的评分值，得到人才推荐的预测结果。本发明通过加入各类实体间的关联关系，丰富后续数据挖掘中可用到的信息，以生成不同的贡献度权重，使模型对信息的利用更有选择性，并将节点入度值作为调整最终得分值的一个重要数值依据，提高了模型的学习预测能力。