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申请/专利权人：中山大学

摘要：本发明涉及聚类推荐领域，公开了基于子图表征学习的科研成果聚类推荐方法及系统，包括以下步骤：通过在数据信息库中对科研成果已经发表的论文的正文进行关键词提取分析，构建综合知识图谱，并对综合知识图谱进行信息挖掘训练，构建以科研成果不同的关联信息为主体的子图表征信息；最后将用户输入的查询信息与以科研成果不同的关联信息为主体的子图表征信息进行结合分析，实现向用户精准推荐科研成果的全部信息的目的。本发明可以有效通过对科研成果数据的聚类预训练，形成同类成果的聚集和标识，为用户检索查询提供更加准确地推荐结果，且大幅缩短检索推荐时间，高效地为用户提供高质量的推荐结果。

主权项：1.基于子图表征学习的科研成果聚类推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：在数据信息库内，对科研成果对应的发表论文进行正文信息关键词检测和提取，并基于提取的正文信息关键词，构建科研成果综合知识图谱；优化科研成果综合知识图谱，结合子图聚类算法，计算不同科研成果全部信息的子图表征信息，并基于不同科研成果全部信息的子图表征信息构建目标子图聚类模型；构建科研成果推荐模块，在所述科研成果推荐模块内与目标子图聚类模型进行结合分析，并基于结合分析结果在查询信息的输入终端中进行科研成果全部信息的智能推荐；其中，所述优化科研成果综合知识图谱，结合子图聚类算法，计算不同科研成果全部信息的子图表征信息，并基于不同科研成果全部信息的子图表征信息构建目标子图聚类模型，具体为：在数据信息库中，获取已发表的科研成果的发表论文的关联信息，其中，所述已发表的科研成果的发表论文的关联信息包含不同的子关联信息，包括科研成果的作者、所属企业以及企业持有专利；将所有已发表的科研成果的发表论文的正文信息与已发表的科研成果的发表论文的关联信息结合，得到已发表的科研成果的发表论文的全部信息，标定为科研成果全部信息；将所述科研成果全部信息转换为节点向量数据，并导入至科研成果综合知识图谱中进行图谱更新，得到科研成果综合知识优化图谱；在科研成果综合知识优化图谱中引入子图聚类算法，并对所述科研成果综合知识图谱进行信息挖掘，构建子图聚类初始模型，其中，所述子图聚类算法能够通过卷积神经网络对不同的科研成果全部信息进行图特征表达，并在图特征表达后对科研成果全部信息进行聚类划分处理，生成不同的科研成果全部信息的子图表征信息，并将所述科研成果全部信息的子图表征信息导入至子图聚类初始模型内，得到目标子图聚类模型；其中，所述构建科研成果推荐模块，在所述科研成果推荐模块内与目标子图聚类模型进行结合分析，并基于结合分析结果在查询信息的输入终端中进行科研成果全部信息的智能推荐，具体为：构建科研成果推荐模块，其中，所述科研成果推荐模块包括查询信息子图表征模块、子图表征模块以及表征相似度计算模块；在所述子图表征模块内导入目标子图聚类模型，得到子图表征训练模块，其中，所述子图表征训练模块中存储有科研成果全部信息的不同的子图表征信息；其中，所述查询信息子图表征模块为可以分析查询信息的模块，且查询信息子图表征模块内集成了文本信息提取算法；获取查询信息的输入终端，所述查询信息的输入终端能够向查询信息子图表征模块输入查询信息的终端，且查询信息的输入终端能够接收来自科研成果推荐模块的推荐信息；在查询信息经由查询信息的输入终端输入至查询信息子图表征模块后，基于所述文本信息提取算法，在查询信息子图表征模块中将查询信息转换为查询文本信息，并将所述查询文本信息传输至表征相似度计算模块内；将所述表征相似度计算模块与子图表征模块连接，使所述表征相似度计算模块能够与子图表征模块协同运行，在表征相似度计算模块内，将查询文本信息与科研成果全部信息的不同的子图表征信息分别组成查询组合，并在不同的查询组合内，计算查询文本信息与科研成果全部信息的子图表征信息之间的欧氏距离，标定为表征信息欧氏距离；对表征信息欧氏距离进行区间分析，并基于区间分析结果在查询信息的输入终端中进行科研成果全部信息的智能推荐；其中，所述对表征信息欧氏距离进行区间分析，并基于区间分析结果在查询信息的输入终端中进行科研成果全部信息的智能推荐，具体为：对不同的查询组合的表征信息欧氏距离进行倒序排序，得到查询组合排序表，并预设表征信息欧氏距离标准区间；将表征信息欧式距离维持在表征信息欧氏距离标准区间内的查询组合标定为可推荐查询组合，并在查询组合排序表中将排名第一的可推荐查询组合标定为优先推荐查询组合，同时将其他的不是优先推荐查询组合的可推荐查询组合标定为次推荐查询组合；在科研成果推荐模块中，优先向查询信息的输入终端推荐优先推荐查询组合中的科研成果全部信息，并在查询信息的输入终端接收优先推荐查询组合中的科研成果全部信息后，再通过科研成果推荐模块向查询信息的输入终端推荐次推荐查询组合中的科研成果全部信息。

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权利要求：

百度查询： 中山大学 基于子图表征学习的科研成果聚类推荐方法及系统