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申请/专利权人：中国医学科学院医学信息研究所
摘要：本发明提供一种基于序列推荐的合作关系预测方法、装置及电子设备，涉及数据预测领域。在进行合作关系预测时，通过时间嵌入描述作者对应的文本随时间的动态变化情况，通过作者高阶嵌入考虑作者与合作者的历史合作关系，通过内容嵌入表征文本核心描述情况，进而基于时间嵌入、内容嵌入、作者嵌入集合及Token嵌入，预测目标作者的合作者时，能够从多角度预测合作关系，提高预测准确度。另外，为作者配置多个Token，得到作者对应的多个Token嵌入，能够在模型训练时节省计算资源，也能够实现作者数量较大的场景下的合作关系预测，准确性、可靠性和效率较高。使用k‑best‑crf算法进行多Token分类预测，提高预测成功率。
主权项：1.一种基于序列推荐的合作关系预测方法，其特征在于，包括：获取待进行合作关系预测的目标作者；计算所述目标作者发表的文本的时间嵌入以及内容嵌入；确定所述目标作者的作者嵌入集合，所述作者嵌入集合包括所述目标作者的科研嵌入和高阶嵌入；所述高阶嵌入为，与所述目标作者具有直接或间接合作关系的合作作者的科研嵌入；获取为所述目标作者配置的多个Token，查询所述Token对应的Token嵌入；基于所述时间嵌入、所述内容嵌入、所述作者嵌入集合及所述Token嵌入，预测所述目标作者的合作者；所述合作者由多个Token组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院医学信息研究所 一种基于序列推荐的合作关系预测方法、装置及电子设备
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