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融合认知图谱的化工领域专家推荐技术研究

融合认知图谱的化工领域专家推荐技术研究

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作者：丁婧娴淮阴工学院

学位级别：硕士

专家推荐是推荐系统的应用热点之一,在企业发展、领域科研评审、在线社区问答等方面有着广泛应用。专家推荐对专家学术研究领域、专家关系等多角度进行整合分析,以不同形式向企业、政府部门呈现选择列表。由于化工专家的专业领域通常不... 详细信息

专家推荐是推荐系统的应用热点之一,在企业发展、领域科研评审、在线社区问答等方面有着广泛应用。专家推荐对专家学术研究领域、专家关系等多角度进行整合分析,以不同形式向企业、政府部门呈现选择列表。由于化工专家的专业领域通常不限于单一研究方向,同时化工企业对特定领域专家的需求未获得精确的推荐。融合认知图谱的化工领域专家推荐技术结合了知识图谱和认知计算的优势,将结构化和非结构化数据进行整合。化工领域专家推荐包含关系特征、属性特征、文本特征等多特征表达和建立专业领域名词的标签体系,较少关注于使用多特征构建文本图,深入探索实体之间的关系特征。化工领域专家数据涉及到的专业领域和术语多且复杂,导致数据处理、特征提取和文本图构建的任务量和难度增加,同时忽略了特征之间的联系以及拓展领域问题。采集的高校和科研机构的化工领域专家信息及相关科研成果,多源异构的数据形式加大了挖掘数据信息之间浅层以及深层关系特征的难度,对数据处理和特征提取困难等问题。本文对以上问题展开研究,针对化工企业和科研项目需求进行融合认知图谱的化工领域专家推荐,研究主要内容包括以下方面:(1)研究化工领域专家数据构建,融合认知图谱将文本数据构建为图结构数据,直观显示基于专家信息等多维度、全方位的结构连接。(2)研究化工领域专家多特征表示,为了更好的实现基于多源信息推荐,对文本特征和文本图结构特征嵌入融合,用注意力机制增强原文档节点,分别对化工专业领域知识特征提取、融合进行卷积计算。最大化抽取化工领域专家的多特征信息,提高了基于图结构分类的准确率。(3)研究化工领域专家深层次扩展特征,针对大量数据提高性能的基础,在不增加图结构深度前提下,结合了图卷积和聚类方法,实现有效的局部和非局部编码捕获信息特征长距离依赖关系。全面概括了化工领域专家信息,同时挖掘了深度语义关系,有效的提高了专家推荐准确率。

关键词：专家推荐认知图谱化工领域多特征融合非局部感知

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