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申请/专利权人：深圳国家高技术产业创新中心
摘要：本发明公开了基于文本内容和学术网络的学者研究兴趣挖掘方法及系统，方法包括：基于论文数据，采用预训练语言模型生成节点嵌入，节点嵌入包括技术词节点嵌入、论文节点嵌入、学者节点嵌入以及领域节点嵌入；基于学术数据构建学术异构图，并使用节点嵌入构建动态学术网络，在动态学术网络上建模学者和领域特征，生成具有时间特性的学者节点向量以及领域节点向量；将学者节点向量以及领域节点向量做向量内积，得到学者和领域之间的得分，并基于得分确定用于反映学者研究兴趣的预测结果。本发明充分考虑了学术网络丰富的异构信息，且考虑了学者、领域、技术词等实体在时间维度上的动态性，提高了学者兴趣预测结果的准确性。
主权项：1.一种基于文本内容和学术网络的学者研究兴趣挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：基于论文数据，采用预训练语言模型生成节点嵌入，所述节点嵌入包括技术词节点嵌入、论文节点嵌入、学者节点嵌入以及领域节点嵌入；基于学术数据构建学术异构图，并使用所述节点嵌入构建动态学术网络，在所述动态学术网络上建模学者和领域特征，生成具有时间特性的学者节点向量以及领域节点向量；将学者节点向量以及领域节点向量做向量内积，得到学者和领域之间的得分，并基于得分确定用于反映学者研究兴趣的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳国家高技术产业创新中心 基于文本内容和学术网络的学者研究兴趣挖掘方法及系统
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