基于知识图谱的科技服务推荐方法

发布时间：2021-02-15 10:23

　　科技服务业作为一个新兴产业,如今在现代服务业中已经扮演了十分重要的角色。在科技成果爆炸式增长的情况下,如何快速为科技从业人员或研究人员查找推荐优质的科技服务资源已经成为一个越来越重要的课题。科技服务业种类繁多,其中科学研究服务与技术咨询服务在科技服务业中占有很大的比重。如何为科研工作人员推荐其感兴趣的科技文献,以及如何为科技从业人员提供专家咨询服务的推荐是本文的重点。传统的推荐系统大多基于内容进行推荐或者基于协同过滤进行推荐,常常存在冷启动以及推荐结果的可解释性差等缺点。为了解决以上问题,本文通过融合多个数据源构造科技服务知识图谱,主要涉及到科技文献推荐服务和科技咨询服务等领域。基于科技服务知识图谱,为科研人员和科技从业者推荐科技文献和科技咨询服务。本文提出一种结合用户偏好与知识图谱路径信息的科技文献推荐方法。通过科技服务知识图谱中的文献关键字,以及用户操作等信息构造用户偏好。由于科技服务知识图谱中存在出度较大的节点,以一般的广度优先搜索方式生成路径将会耗费大量计算资源。本文提出一种基于延迟扩展的双向广度优先搜索方法。通过这种方法可以快速的生成两个节点之间的路径。最后利用LSTM（Lo... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

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哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-12-rdfs:domain:Expert;rdfs:rangexsd:string.15.:ProvideQAServicerdf:typerdf:Property;rdfs:domain:Expert;rdfs:range:QAservice.16.:UseQAServicerdf:typerdf:Property;rdfs:domain:Userrdfs:range:QAservice.17.:UsePaperServicerdf:typerdf:Property;rdfs:domain:Userrdfs:range:PaperService表2-1是本章对于科技服务知识图谱的部分本体设计。其中定义了多个类包括Person,Insititution,Service,Item等类，对于不同的科技服务领域，可以通过这些类可以衍生出需要的子类。科技服务业包括科学研究、科技咨询、技术转移、科技培训等许多领域。对于这些领域本文抽象出Service类，用Service的子类表示不同科技服务领域所提供的服务。本文主要针对科技咨询服务以及科技文献推荐服务两个方面。图2-2是对于科技服务知识图谱本体的可视化描述，通过该图阐述本文科技服务知识图谱的本体结构。图2-2科技服务知识图谱本体设计图2-2将本文的科技服务知识图谱本体分为了RDF(S)层和Vocabulary层。其中RDF(S)层使一些预定义的词汇，包含rdfs:Class代表本体中类的定义，rdfs:Property代表本体中的属性定义，rdfs:Literal代表值的取值范围。在

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-13-Vocabulary层可以看到Person,User,Expert三个类指向RDF(S)层的rdfs:Class。为了避免连线的交叉，上图并没有把所有的属性节点和rdfs:Property连接。Person类包含了名字、专业、工作单位等一些基本信息。而本文的科技服务知识图谱主要涉及到Expert，User两个Person类的子类。其中Expert类从Person类继承相关属性如名字、地区、学历、专业和工作单位等。另外包含了其发表的论文，关键词等属性。QAService和PaperService是Service的子类，PaperService表示科学研发服务，在本文中主要涉及向科研工作人员推荐其感兴趣的文献。QAService表示科技咨询服务，User类中包含用户提出的需求，而Expert类中包含其提供的科技咨询服务。通过以上本体设计可以通过扩展不同的Service子类融合其他科技服务领域。下面详细讨论科技文献推荐服务的科技服务知识图谱本体结构。图2-3科技文献领域科技服务知识图谱本体设计图2-3为科技文献推荐服务的科技服务知识图谱本体设计。在科技文献推荐服务中，需要通过科研人员历史对于科技文献的操作，向其推荐其感兴趣的文献。基于此需要构建一个包含科技文献、科技文献的作者、期刊、机构等节点的科技服务知识图谱。图2-3中包括科技文献(P)、作者(A)、领域(F)、实验室(I)、机构(L)、出版机构(V)、会议(C)以及期刊(J)。本文用三元组表示从实体到实体存在关系。图2-3中涉及到的各个关系及其含义如表2-3所示。


本文编号：3034666