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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明公开了一种基于多头注意力和多源信息融合局部引文推荐方法及系统，涉及局部引文推荐领域，基于多头注意力和多源信息融合局部引文推荐方法，其步骤主要包括：基于多头注意力和多源信息融合构建引文推荐模型，利用损失函数和训练集，对引文推荐模型进行训练，根据目标文章和引文数据集，利用训练好的引文推荐模型得到推荐引文。实施本发明提供的基于多头注意力和多源信息融合局部引文推荐方法及系统，能提高局部引文推荐的准确性。
主权项：1.一种基于多头注意力和多源信息融合局部引文推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建文本嵌入网络和作者信息编码器，所述文本嵌入网络用于将引文数据集中的文本信息进行特征挖掘，得到对应的文本嵌入向量；所述作者信息编码器用于将引文数据集中的被引用作者信息进行文本表示，得到作者嵌入向量；所述引文数据集包括引用上下文、引用文章标题摘要、被引文章标题摘要、候选文章标题摘要和被引用作者信息；所述对应的文本嵌入向量包括引用上下文嵌入向量、引用文章标题摘要嵌入向量、被引文章标题摘要嵌入向量和候选文章嵌入向量；S2：构造可训练权重，所述可训练权重用于将所述引用上下文嵌入向量、引用文章标题摘要嵌入向量、被引文章标题摘要嵌入向量和作者嵌入向量进行加权聚合，得到目标文章嵌入向量；S3：构建评分函数和两层全连接网络，根据所述评分函数、所述两层全连接网络、所述文本嵌入网络、所述作者信息编码器和所述可训练权重，得到引文推荐模型；S4：获取训练集，构建损失函数，利用所述损失函数和训练集，对所述引文推荐模型进行训练和更新可训练权重，得到训练好的引文推荐模型；S5：获取目标文章和引文数据集，根据所述目标文章和引文数据集，利用所述训练好的引文推荐模型，得到引文推荐概率，根据所述引文推荐概率从高到底排序，得到推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于多头注意力和多源信息融合局部引文推荐方法及系统
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