[发明专利]基于层次图属性网络表示学习的论文推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202210811231.5 | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN115329189A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 周明强;韩奇志;李梦娇;张程 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/335;G06F16/9536 |
| 代理公司： | 杭州知学知识产权代理事务所(普通合伙) 33356 | 代理人： | 张雯 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于层次图属性网络表示学习的论文推荐方法及系统，方法包括：基于论文库构建论文网络；基于所述论文网络，通过边合并、结构等效性合并、社区合并和属性合并，构建层次图；对所述层次图进行层内网络表示学习以及层间网络表示学习，生成论文节点嵌入表示，所述层间网络表示学习先执行正向初始化，再执行反向初始化的层间网络表示学习；基于所述论文节点嵌入表示，所述通过计算论文节点间的嵌入表示的相似度来生成论文推荐列表，并将所述论文推荐列表中的论文推荐给用户。本发明采用基于层次图属性网络表示学习的论文推荐方法，从而从根源上解决了现有的基于网络表示学习方法的论文推荐准确率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 层次 属性 网络 表示 学习 论文 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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