申请/专利权人：上海交通大学医学院

申请日：2023-04-11

公开（公告）日：2023-10-13

公开（公告）号：CN116881540A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/9536;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.31#实质审查的生效;2023.10.13#公开

摘要：本发明提供基于深度学习算法的论文撰写参考文献资料推荐系统，其特征在于：首先利用已有的用户画像；基于用户画像设计针对某篇正在编写的论文的工作区功能；设置以用户画像为基础的社区模块；在社区模块，用户可以针对当前工作区中撰写的论文所涉及到的疑难点，以发帖提问的方式寻求其他用户的帮助，同时为减少弱相关领域的发帖内容干扰，系统会根据用户当前所选工作区中涉及到的论文领域，通过相似度算法为用户展示相关的发帖内容。本发明为用户的论文撰写提供个性化参考文献推荐。

主权项：1.基于深度学习算法的论文撰写参考文献资料推荐系统，其特征在于：首先利用已有的用户画像，用户在注册登陆系统时收集的个人特征信息将作为用户画像的初始数据层；基于用户画像设计针对某篇正在编写的论文的工作区功能，在该工作区中，为用户的目标论文设置一个单独的容器，用来保存目标论文这个最终产出结果的专属画像；搜索、查询、收藏、下载以及转发功能，被内置在工作区中，由工作区作为容器来收录用户针对目标论文所进行的一切动作记录，用以完善用户个人以及目标论文的综合画像，为后续的推荐算法提供数据基础；设置以用户画像为基础的社区模块，系统根据用户画像中的个人特征信息不定期为用户进行好友推荐，用户在工作区中进行论文参考文献搜索时与其他用户通过留言与回复的方式进行交流；在社区模块，用户可以针对当前工作区中撰写的论文所涉及到的疑难点，以发帖提问的方式寻求其他用户的帮助，同时为减少弱相关领域的发帖内容干扰，系统会根据用户当前所选工作区中涉及到的论文领域，通过相似度算法为用户展示相关的发帖内容；发帖内容的相似度计算：根据Pearson相关系数来确定相似用户集，给定评分矩阵R，工作区A和发帖内容B的相似度simA,B用公式1来表示。符号代表工作区A的评价评分； 通过计算Pearson相关系数simA,B的值来进行相关内容的展示，过滤掉与用户当前工作区内容不相符的帖子，提高用户在浏览社区时的内容集中度；基于深度学习算法的论文撰写参考文献资料推荐系统以TensorFlow运行。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学医学院 基于深度学习算法的论文撰写参考文献资料推荐系统

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