申请/专利权人：四川省计算机研究院

申请日：2023-11-14

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117235373B

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06Q30/0601;G06F18/23;G06F18/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本发明提供一种基于信息熵的科研热点推荐方法，包括如下步骤：S1：进行专家属性数据采集的步骤；S2：进行专家聚类计算的步骤；S3：进行专家群体推荐热点的步骤。本发明引入了同行评议机制，能够有效利用专家群体的知识积累和经验积累，能够更加科学客观地对提交的科研热点进行推荐。本发明基于信息熵的原理，对推荐指标的客观权重进行优化，能够从统计学角度，反映出推荐指标的客观分布，有效消除群决策带来的主观性偏差。传统的推荐算法大多需要采用神经网络计算，计算代价较大，本发明的计算过程不涉及复杂数学运算，可通过计算机程序快速实现，应用前景广。

主权项：1.一种基于信息熵的科研热点推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：进行专家属性数据采集的步骤；S2：进行专家聚类计算的步骤；S3：进行专家群体推荐热点的步骤；所述步骤S3具体包括：S31：由聚类算法遴选出专家集合，由中的专家群体对科研热点进行推荐评分，并记录分数；依据打分结果构建专家推荐评分矩阵，即，；其中为专家对科研热点的属性进行打分的结果； 为待推荐的科研热点集合，其中n是自然数，表示科研热点数量； 为推荐指标集，其中m是自然数，表示指标的数量；所述步骤S31之后还包括：S32：计算推荐指标出现的概率为；根据信息熵理论，评价指标的信息熵越小，在群体决策结果的变异程度越大，提供的信息量越多，在群体评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大，可给出指标的熵权为；定义信息效用值A，其中，可有效反馈信息效用值与信息量的正相关关系；将信息效用值进行归一化处理，可得出每个指标的熵权，即指标的权重为； 为推荐指标的权重，。

全文数据：

权利要求：

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