基于知识图谱和Transformer的专利推荐方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于知识图谱和Transformer的专利推荐方法，包括以下步骤：爬取专利资源库构建知识图谱；通过图卷积网络和注意力机制的混合模型挖掘知识图谱，得到用户和专利的内容特征表示向量；通过Transformer模型挖掘用户信息，得到用户历史偏好的序列特征向量；将内容特征表示向量和序列特征向量级联结合，输入Transformer模型的Softmax层计算，得到多个候选专利被推荐的概率值；对多个概率值进行Top‑k排序，得到Top‑k个专利作为目标用户的推荐结果。该方法采用知识图谱丰富特征表示，采用Transformer挖掘行为序列特征，提高推荐结果的精准性和可解释性。
基本信息
专利标题 ：
基于知识图谱和Transformer的专利推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110737778A
申请号 ：
CN201910831234.3
公开（公告）日 ：
2020-01-31
申请日 ：
2019-09-04
授权号 ：
CN110737778B
授权日 ：
2022-05-31
发明人 ：
欧中洪刘科孟吴金盛谭言信宋美娜宋俊德
申请人 ：
北京邮电大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西土城路10号北京邮电大学新科研楼627室
代理机构 ：
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王艳斌
优先权 ：
CN201910831234.3
主分类号 ：
G06F16/36
IPC分类号 ：
G06F16/36 G06F16/9535 G06F40/295 G06N3/04 G06N3/08 G06Q50/18
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/36
••语义工具的产生,例如,本体论或词典
法律状态
2022-05-31 ：
授权
2020-02-25 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/36
申请日 : 20190904
申请日 : 20190904
2020-01-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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