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申请/专利权人：南京信息工程大学
申请日：2024-12-03
公开（公告）日：2024-12-31
公开（公告）号：CN119227012A
专利技术分类：..融合技术[2023.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于多维特征融合的文献研究领域关联程度量化方法，属于文献研究关联度计算技术领域。本发明方法通过构建多个无向图，全面捕捉文献特征间的关系，增强文献的关联性表示能力；通过实验比较分析多种特征聚合操作，选择最优特征融合方案提取文献之间的关联特征，提高关联程度量化的预测精度；通过最小维球模型，进行跨领域科研能力评估方法，帮助科研人员识别不同学者在多学科交叉研究中的贡献与影响力；同时通过带误差容限的准确率作为评估指标，提升了不同精度需求下的灵活性与适应性。本发明方法能够帮助研究人员从大量文献中快速锁定最相关资料，使文献研究更好地满足实际科研需求，从而促进跨学科合作与创新。
专利权项：1.一种基于多维特征融合的文献研究领域关联程度量化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、从文献数据库获取目标文献数据，抽取文献元数据并进行预处理，生成初始化文献向量和文献研究领域关联程度标签，并进行目标文献数据集平衡；步骤2、基于文献元数据构建多个无向图和邻接矩阵，表示文献之间的多维关联关系；步骤3、构建图卷积神经网络模型，对文献节点进行多维特征融合，选择最优聚合策略增强文献节点的关联表示能力，得到增强后的文献节点特征；步骤4、基于增强后的文献节点特征，计算文献间的领域相关性，并通过迭代训练模型，动态更新文献节点特征向量，评估文献研究领域关联程度量化的有效性；步骤5、结合最小维球模型，对学者的跨领域科研能力进行量化比较，进行学者特征的有效区分。
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于多维特征融合的文献研究领域关联程度量化方法
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