申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2020-08-11

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN112100395B

主分类号：G06F16/36

分类号：G06F16/36;G06F16/338;G06F16/951;G06F40/242;G06F40/284;G06N3/0499;G06N3/088

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2021.01.05#实质审查的生效;2020.12.18#公开

摘要：发明公开了一种专家合作可行性分析方法，包括：采用Scrapy爬虫框架，收集科技专家的三元组关系数据。对科技专家数据集进行数据预处理，计算每两个实体间属性的相似度以及关联度。利用知识图谱技术与Django前端框架技术为用户提供直观的科技专家可行性分析辅助。本发明的算法模型是通过自适应寻优调参，采用知识图谱技术进行专家合作可行性分析，与传统人工主观的可行性分析相比，可以提供更加直观、准确更并具有普适性的可行性分析。

主权项：1.一种专家合作可行性分析方法，其特征在于，具体步骤如下：（1）利用Scrapy爬虫技术对科技论文项目数据进行数据爬取，将爬取的文本数据集定义为L0，对数据集L0进行处理得到清洗后的数据集，定义为L1；包括以下步骤：（1.1）利用Scrapy对科技专家合作可行性分析辅助系统中的所用数据进行爬取，声明爬虫的地址域，获取词表，构造原始的json文件，生成url列表，通过url获取title，爬取图片的url和开放域的标签；（1.2）将爬取到的科技专家论文、项目每一个实体对应科技专家的一个词条，其中包括项目名称title、项目链接url、项目成员people、项目内容content，所属单位unit；（1.3）获取到科技专家数据库L；（1.4）对科技专家数据库L中的数据进行数据清洗，去除残缺数据，得到数据集，定义为Lc；（1.5）除去数据集Lc中外文数据及非中文数据后得到数据集，定义为Lw；（1.6）给数据集Lw中定分词结果，提取命名实体的数据集，定义为L1；（2）对清洗数据集L1处理，得到专家合作数据集，定义为矩阵数据集L2；（3）搭建项目的整体运行框架；（4）构建DNN深度神经网络训练词向量模型W1；（5）通过Django封装接口从web前端获取科技专家姓名Z2、Z3，进行相似度计算，利用词向量模型W1得出相似度，定义为Same1；（6）通过Django封装接口从web前端获取科技专家姓名Z2、Z3，进行关联度计算，得到关联度，定义为Correlation；（7）抽取科技专家论文项目文本数据实体间的关系，建立并调用对应科技专家知识图谱；（8）构建Web前端，neo4j数据库系统之间的运行结构，调用知识图谱E，传输至Web前端展示页面；（9）开放科技专家合作可行性分析系统及科技专家实体关系图数据库API接口，用户通过Web前端页面返回的Return文件进行科技专家合作可行性分析；包括以下步骤：（9.1）开放科技专家合作可行性分析系统及科技专家实体关系图数据库API接口；（9.2）用户登录，创建线程池ThreadPool，等待线程池WaitThreadPool；（9.3）置入等待线程池WaitThreadPool；（9.4）检测ThreadPool是否已满，如未满跳至步骤（9.5），否则返回步骤（9.3）继续等待；（9.5）用户通过Web平台输入查询项目内容或科技专家姓名；（9.6）子线程ChildThread获取任务处理；（9.7）判断输入数据属性，如属于项目数据则跳至步骤（9.8），如属于科技专家姓名数据跳至步骤（9.9）；（9.8）根据文本相似度调用知识图谱E中对应知识图数据，跳转至步骤（9.11）；（9.9）计算领域相似度Same1；（9.10）计算关联度Correlation；（9.11）结束子线程ChildThread；（9.12）结果写入返回文件Return；（9.13）关闭线程池ThreadPool；（9.14）通过Web将返回文件Return返回给用户。

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权利要求：

百度查询： 淮阴工学院 一种专家合作可行性分析方法

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