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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。
全文数据：
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
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