一种基于图向量的专家组合推荐方法

本专利公开发明了一种基于图向量的专家组合推荐算法，首先从专家审查数据中抽取实体和关系，构建领域知识图谱，再运用图向量算法将知识图谱投射到多维空间，得到实体向量集。运用独热码将领域标签转换成多维标签向量。构建神经网络进行多标签分类。对实体向量集，运用余弦相似度算法计算得到TopN个最相关实体，定义用未通过降维处理的数据所形成的推荐列表和降维后运用不同相似度算法得到的推荐列表形成最终推荐列表。通过知识库中存在的历史关系数据，通过搭建CNN和RESNET网络对历史数据进行拟合。用搭建的模型对输入的实体向量数据进行隐藏关系的挖掘。最终利用距离度量算法形成最终的推荐列表。本发明可精确地在项目审查中进行领域专家推荐。

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