一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法及系统

本发明公开了一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法及系统，包括：获取作者数据和论文数据，构建包含作者属性信息和论文属性信息的异质学术网络；在所述异质学术网络中，利用基于注意力机制的异质图卷积神经网络模型分别学习得到作者节点的表示向量和论文节点的表示向量；将作者节点的表示向量与论文节点的表示向量进行拼接融合操作，基于多层感知机的思想进行模型训练，获取目标作者对论文的研究偏好，生成所述目标作者的论文推荐列表。本发明的学术论文推荐方法能够有效捕获异质学术网络中的作者与论文的特征信息，提高节点表示效率，提高论文推荐的准确度。

《一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法及系统》是一发明专利，专利号为 2021116650955，当前法律状态为已下证，由中南财经政法大学提出申请，发明人为马霄;曾江峰;叶逸;邓秋淼;杨婷婷;江池，申请日期为2021-12-31，公开（公告）日期为2025-07-25，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/9535 (2019.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：需公示和二变未报项目代售。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法及系统，包括：获取作者数据和论文数据，构建包含作者属性信息和论文属性信息的异质学术网络；在所述异质学术网络中，利用基于注意力机制的异质图卷积神经网络模型分别学习得到作者节点的表示向量和论文节点的表示向量；将作者节点的表示向量与论文节点的表示向量进行拼接融合操作，基于多层感知机的思想进行模型训练，获取目标作者对论文的研究偏好，生成所述目标作者的论文推荐列表。本发明的学术论文推荐方法能够有效捕获异质学术网络中的作者与论文的特征信息，提高节点表示效率，提高论文推荐的准确度。

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