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[发明专利]一种论文价值评估方法-CN201710119676.6在审
发明人：钟浪雅 -专利权人：钟浪雅
申请日： 2017-03-02 - 公布日： 2017-06-27 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种论文价值评估方法，分别考虑论文权人公司的实力分值与待评估论文的技术竞争力分值对论文价值的影响，再加权求和；在计算论文权人公司的实力分值时，包括了公司规模分值、公司论文申请量、公司论文平均被引率、公司论文平均施引率、公司论文的平均同族论文数等因素；且考虑了引用待评估论文的论文的论文权所属公司实力和被评估论文引用的论文的论文权所属公司实力；在计算待评估论文的技术竞争力分值时，考虑了待评估论文的施引论文数、被论文引用次数和同族论文数；本发明基于SCI论文数据库DWPI进行全面准确的检索，可以计算出论文数据库中每条论文的价值，具有较高的有效性，可应用于论文价值的评估。
一种论文价值评估方法

[发明专利]一种基于对偶的序列到序列生成的论文网络表示学习方法-CN201911300281.1有效
发明人：刘杰;李娜;何志成 -专利权人：南开大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：一种基于对偶的序列到序列生成的论文网络表示学习方法，该方法包括：论文平行序列生成部分；论文节点识别部分(论文内容嵌入，论文内容序列编码，论文标识序列生成)；论文内容生成部分(论文节点标识嵌入，论文标识序列编码，论文语义解码，论文内容生成)；和对偶融合部分。本发明综合论文网络中论文节点的内容信息(即论文的题目或摘要)和论文间的结构信息(即论文间的引用关系)，通过两种信息的互相映射过程将两种信息融合得更充分，学习到更具有含义的论文节点的表征。本发明还可以在解码出输入论文序列的文本内容之后继续解码出新的文本，即考虑到输入的论文序列的结构信息和内容信息之后预测出的新的论文内容。
一种基于对偶序列生成论文网络表示学习方法

[发明专利]基于图局部结构和文本语义相似性的学术论文推荐方法-CN202010730690.1有效
发明人：杜一;宁致远;乔子越;周园春 -专利权人：中国科学院计算机网络信息中心
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图局部结构和文本语义相似性的学术论文推荐方法。本方法为：1)基于论文库中论文的关键词、机构、作者特征构建包含论文和论文关系的异质网络；2)对于论文pi，基于该异质网络计算与论文pi有关联的论文相似度，形成一推荐结果候选集；3)生成论文库中每一论文的关系表征向量和语义表征向量，并加权求和得到对应论文的最终表征向量；将论文pi加入到该论文库中并生成论文pi的最终表征向量；4)计算论文库中每一论文的最终表征向量与论文pi的最终表征向量的相似性，并根据所得相似性选取多个论文作为论文pi的待推荐候选论文；5)将推荐结果候选集与待推荐候选论文进行融合，选取相似性最高的若干论文作为论文pi的推荐论文。
基于局部结构文本语义相似性学术论文推荐方法

[发明专利]一种论文推送方法及装置-CN201810096311.0有效
发明人：李艳红;王盛华;尹真 -专利权人：北京仁和汇智信息技术有限公司
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种论文推送方法及装置，其中，该方法包括：获取论文集；提取论文集中包含的论文特征信息；基于提取出的论文特征信息，将论文集进行聚类处理，得到聚类处理后的多个论文子集；在需要对用户进行论文推送时，根据用户的关注论文特征信息，从多个论文子集中筛选出与关注论文特征信息相匹配的目标论文子集，并将筛选出的目标论文子集推送给用户。本发明中，通过论文特征信息的提取以及相应的聚类分析技术实现了根据用户的关注论文特征信息向该用户精准推送相应的论文子集，不仅推送精准度较高，而且能够在提升用户体验度的同时降低运营平台的投入成本。
一种论文推送方法装置

[发明专利]一种AI智能生成论文的方法-CN201910877889.4在审
发明人：周传虎 -专利权人：周传虎
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06F17/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种AI智能生成论文的方法，包括如下具体步骤：S1、构建论文库，收集相关论文资料构建论文库；S2、录入原始资料，录入要生成论文的相关原始资料；S3、AI智能生成，利用AI智能系统整合原始资料和论文库资料，智能生成目标论文。S1中构建论文库包括如下步骤：S101、对论文库进行论文领域分类；S102、按照领域分类收集论文资料；S103、对收集的论文资料进行相关性评价。本发明提供一种AI智能生成论文的方法通过预先在AI智能设备中输入海量论文，然后当需要生成论文的时候，只要把目标论文的具体要求和关键点内容输入到AI智能设备中，AI智能设备就会自动整合输入的要求和知识点，并结合事先存储的海量论文，AI智能生成目标论文，辅助论文撰写。
智能生成论文资料原始资料智能设备构建领域分类整合录入智能系统关键点知识点存储撰写

[发明专利]一种基于黄金引用算法的论文排序方法-CN201810432864.9有效
发明人：吴晨生;杜丽萍;李梦辉;刘静;黄裕荣 -专利权人：北京市科学技术情报研究所
申请日： 2018-05-08 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于黄金引用算法的论文排序方法，包括以下步骤：首先，在论文数据库中选定论文群体范围；其次，依据所选定论文群体中论文的相互引用关系构建初始引用网络模型；再次，标定初始引用网络模型中论文的引用属性，并通过自引系数修订引用次数，生成自引修订论文群体；然后，以自引修订论文群体为初始论文群体，采用迭代筛选的方式逐层缩小自引修订论文群体的范围，将每层筛选出的论文组成论文群体，并进行降序排列；最后，输出排序结果通过标定论文的引用属性，排除论文引用关系中自引的干扰，再依据自引修订引用次数，逐层提取论文群体中的论文组合成新的论文群体，并进行依次排序，依据排序结果使得用户直观的获取论文群体的分布情况，实现用户快速、准确的检索到高质量论文。
引用群体修订排序排序结果网络模型标定算法论文数据库迭代筛选方式逐层降序排列论文引用引用关系组合成新构建检索直观筛选输出

[发明专利]论文收集管理方法及装置-CN202310808960.X在审
发明人：杨宏辉;樊春;马银萍;付振新;李若淼 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种论文收集管理方法及装置。其中，该方法包括：从目标论文库中检索含有目标致谢关键词的目标论文的论文信息，其中，论文信息中至少包括论文名称和论文链接；依据论文链接确定目标论文的数字对象唯一标识，并依据数字对象唯一标识获取目标论文的元数据信息；依据元数据信息确定目标论文的论文分区信息；统计论文分区信息，并依据预设展示方式展示统计结果。本申请解决了相关技术中人工收集致谢公共科研平台的论文时效率较低且收集结果不完善的技术问题。
论文收集管理方法装置

[发明专利]基于排序集成的论文搜索方法及装置-CN201610056586.2有效
发明人：马帅;骆东升;龚晨;胡仁君 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-01-27 - 公布日： 2020-07-21 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明提供一种基于排序集成的论文搜索方法及装置，该方法包括：分别计算预设论文库中每篇论文的引用得分以及至少一种评价得分；根据所述预设论文库中每篇论文的引用得分以及至少一种评价得分，计算所述预设论文库中每篇论文的综合得分；根据所述预设论文库中每篇论文的所述综合得分对所述预设论文库中的论文进行排序，将排序后的论文作为搜索结果。该方法在论文排序时综合考虑了各种因素，从而使得论文排序的准确率得到极大提升。
基于排序集成论文搜索方法装置

[发明专利]一种基于网络表征和语义表征的同名作者消歧方法-CN201911352416.9有效
发明人：杜一;王寒雪;乔子越;周园春 -专利权人：中国科学院计算机网络信息中心
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本方法为：1)提取目标论文库中各论文的语义特征和离散特征；2)基于离散特征计算各论文间的相似度，得到论文的关系相似性矩阵；如果一论文与其他论文没有共同作者或机构，则将其加入一离群论文集中；3)基于各论文的所述语义特征计算论文的语义相似度矩阵；将目标论文库中不包含语义特征的论文加入离群论文集中；4)将关系相似性矩阵和语义相似度矩阵加权求和，获得论文相似度矩阵并对其进行聚类；将不属于任何簇的论文加入离群论文集中；5)利用基于相似度阈值匹配的方法将离群论文集中的论文分配到对应的簇中本发明实现高准确率的论文同名作者的消歧。
一种基于网络表征语义同名作者方法

[发明专利]一种基于黄金引用算法的论文推荐方法-CN201810432225.2有效
发明人：吴晨生;杜丽萍;李梦辉;刘静;黄裕荣 -专利权人：北京市科学技术情报研究所
申请日： 2018-05-08 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于黄金引用算法的论文推荐方法，包括以下步骤：首先，在论文数据库中选定论文群体范围；其次，依据所选定论文群体中论文的相互引用关系构建初始引用网络模型；然后，标定初始引用网络模型中论文的引用属性，并通过自引系数修订引用次数，生成自引修订论文群体；最后，迭代的缩小自引修订论文群体的范围，直至结果收敛，得出黄金引用论文。通过标定论文的引用属性，排除论文引用关系中自引的干扰，再依据自引修订引用次数，递归地缩小论文群体，排除低质低效他引论文的干扰，使得用户快速、准确的检索到高质量论文。
引用群体修订网络模型标定算法论文数据库论文引用引用关系递归迭代构建收敛检索

[发明专利]一种期刊推荐方法及装置-CN202110451480.3在审
发明人：陈琛 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供了一种期刊推荐方法及装置，该方法包括：将目标论文的标题和摘要输入论文特征向量模型中，得到所述目标论文的论文特征向量；根据现有论文的论文特征向量和所述目标论文的论文特征向量进行聚类分析，得到所述目标论文的论文类别；根据所述目标论文的论文类别下的现有论文与目标论文的相似度，以及各现有论文的知识图谱，确定目标候选期刊集；根据所述目标候选期刊集中各候选期刊对应的期刊特征向量，计算用户设定的查询因子权重与所述目标候选期刊集中各候选期刊的相关度
一种期刊推荐方法装置

[发明专利]一种基于知识关联的论文引用关联指标评估方法和装置-CN202110054735.2在审
发明人：郭伟薇;谷俊 -专利权人：上海柏观数据科技有限公司
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于知识关联的论文引用关联指标评估方法，具体包括以下步骤：S1、获取需要进行评估的被引论文，检索得到被引论文对应的引用论文；S2、根据引用论文的作者信息，以及被引论文的作者信息和引用信息，计算得到引用论文的引用维度值；S3、获取论文主题知识关联库，根据论文主题知识关联库计算得到被引论文与引用论文的相似度值；S4、根据引用维度值与相似度值计算得到论文引用关联指标值，论文引用关联指标值与预设阈值组进行对比得到被引论文的引用评估结果与现有技术相比，本发明具有提高论文引用指标的真实性和有效性等优点。
一种基于知识关联论文引用指标评估方法装置

[发明专利]基于深度学习与链接预测的嵌入表示获得及引文推荐方法-CN201910826787.X有效
发明人：蔡晓妍;顾铭;杨黎斌;王楠鑫;梅欣;刘森 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习与链接预测的引文推荐方法，包括以下步骤：步骤1，获取已知论文库中所有论文结点特征信息和已知论文库的引文网络；步骤2，将论文结点分别在引文网络中进行传播，得到每个论文结点的嵌入表示；步骤3，输入待推荐引文的论文结点，计算待推荐引文的论文结点的嵌入表示；步骤4，根据待推荐引文的论文结点的嵌入表示和已知论文库中每个论文结点的嵌入表示，计算待推荐引文的论文结点和已知论文库中每个论文结点的余弦相似度，并选取前t个余弦相似度所对应的论文结点作为待推荐引文的论文结点的引文列表。
基于深度学习链接预测嵌入表示获得引文推荐方法

[发明专利]基于马尔可夫链模型的论文集体分类方法、系统和介质-CN202110278353.8在审
发明人：吴庆耀;吴家驹;谭明奎 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于马尔可夫链模型的论文集体分类方法、系统和介质，方法包括下述步骤：以论文关系图的形式表示论文，其中每篇论文和论文间的关系表现为论文关系图中的节点和边，论文的标签则为节点的标签，为关系图中的无标签节点进行标签值预测，则相当于预测论文标签；根据论文关系图，提出基于马尔科夫链模型的建模方式，得到论文节点的稳态概率分布等式和关系的稳态概率分布等式；考虑论文节点自身的特征，构建关于论文自身特征的稳态概率分布方程，协助提升分类结果本发明首次同时兼顾考虑论文的特征和论文间的关系，能够更好地从论文集合构成的关系图中挖掘信息，有效提高论文集体分类技术领域的分类性能。
基于马尔可夫链模型论文集体分类方法系统介质

[发明专利]基于网络表示和辅助信息嵌入的学术论文推荐方法-CN202110522753.9有效
发明人：刘柏嵩;沈小烽;吴俊超;王冰源;罗林泽 -专利权人：宁波大学
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络表示和辅助信息嵌入的学术论文推荐方法，包括以下步骤：步骤1、构建引文网络，利用主成分分析对每篇论文中具有显著影响的变量进行降维，得到由多因子组成的论文边权重，在引文网络的基础上加入论文边权重，构建论文影响力网络；步骤2、在论文影响力网络中生成论文序列，由算法来学习论文序列的嵌入向量，得到论文的初级图嵌入函数，同时在初级图嵌入函数中加入论文的辅助信息，得到论文的终极图嵌入函数；步骤3、以论文的终极图嵌入函数作为嵌入模型，计算每篇论文与用户感兴趣的论文之间的相似度，生成推荐列表。本发明具有论文推荐结果的准确性高、在一定程度上缓解了论文的冷启动问题的优点。
基于网络表示辅助信息嵌入学术论文推荐方法

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