公开(公告)号：CN110442618B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201910677191.8

申请日：2019-07-25

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 余正涛 ,  普浏清 ,  赖华 ,  高盛祥 ,  何孝胥 ,  张亚飞 ,  王振晗

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/28 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及融合专家信息关联关系的卷积神经网络评审专家推荐方法，属于数据处理技术领域。本发明通过构造多名专家信息之间的关联关系矩阵，并与已经转化为向量的专家信息向量拼接成为专家相关性矩阵，最后通过卷积神经网络构建融合专家关联关系的评审专家推荐模型。通过项目与专家之间的得分关系，从而训练出来专家推荐模型。实验结果表明本发明提出的专家推荐模型在实际任务中取得了较好的效果，相较于不考虑专家关系的方法在推荐效果上有一定的提升。

公开(公告)号：CN110442618A

公开(公告)日：2019-11-12

申请号：CN201910677191.8

申请日：2019-07-25

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 余正涛 ,  普浏清 ,  赖华 ,  高盛祥 ,  何孝胥 ,  张亚飞 ,  王振晗

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/28 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及融合专家信息关联关系的卷积神经网络评审专家推荐方法，属于数据处理技术领域。本发明通过构造多名专家信息之间的关联关系矩阵，并与已经转化为向量的专家信息向量拼接成为专家相关性矩阵，最后通过卷积神经网络构建融合专家关联关系的评审专家推荐模型。通过项目与专家之间的得分关系，从而训练出来专家推荐模型。实验结果表明本发明提出的专家推荐模型在实际任务中取得了较好的效果，相较于不考虑专家关系的方法在推荐效果上有一定的提升。