基于文本挖掘的评审专家推荐方法研究
发布时间：2021-05-11 18:42
互联网的出现和科技的进步促使科技项目的申报数明显提高,项目的评审工作显得至关重要,项目评审往往需要从众多的专家中选出相关领域的具有权威的专家对项目进行评阅和审查工作。传统的方法是由管理人员从专家库中进行推荐,存在耗时、浪费人力甚至因为对研究领域的划分不熟悉导致的分配不公平的问题,因此项目评审专家推荐方法的研究是非常必要的。评审专家推荐的核心思想是利用项目描述文档和专家信息描述文档,以及专家历史评审等信息进行项目和专家的匹配,利用文本挖掘和推荐算法的结合有效的进行评审专家的推荐。本文主要围绕项目和专家的向量表示模型、相似性比较方法、推荐算法等关键问题进行了研究,提出了一种基于文本挖掘的项目评审专家推荐方法。该方法主要通过对项目和专家根据其数据特征和重要程度进行分类,利用word2vec和LDA的文本挖掘算法进行项目和专家的模型构建,通过实验确认了模型训练的最佳参数,专家和项目的相似性度量使用本文中提出的基于权重分配的相似性度量方法,根据两类信息对整体信息的贡献度不同,赋予word2vec和LDA的相似性计算结果不同的权重,通过实验确认了最优权重分配比例。本文提出的推荐算法首先利用限制性条...
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究概况
1.2.1 文本挖掘研究现状
1.2.2 推荐系统研究现状
1.3 论文内容及组织结构
1.3.1 研究内容和创新点
1.3.2 组织结构
第2章 相关理论和技术
2.1 推荐系统概述
2.2 文本挖掘技术概述
2.2.1 数据收集及预处理
2.2.2 文本特征表示和特征提取
2.2.3 文本挖掘与模式提取
2.2.4 结果评价
2.3 相似性比较方法
2.4 本章总结
第3章 项目及评审专家表示模型分析
3.1 项目和专家信息数据分析
3.2 项目专家向量表示模型
3.3 基于Word2vec建立向量模型
3.3.1 CBOW模型
3.3.2 Skip-Gram模型
3.4 基于LDA的项目专家主题挖掘
3.4.1 LDA模型求解
3.5 本章小结
第4章 项目评审专家推荐方法
4.1 科技项目评审推荐方法总体流程
4.2 数据信息预处理
4.3 相似性比较
4.3.1 基于word2vec的相似度计算
4.3.2 基于LDA的相似度计算
4.3.3 加权文本相似度计算
4.4 专家评分模型
4.5 本章小结
第5章 实验设计及结果分析
5.1 LDA模型参数选择
5.2 推荐算法结果分析
5.2.1 实验环境和数据集
5.2.2 评价标准
5.2.3 实验设计和结果
5.3 本章小结
第6章 结论
参考文献
在学研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法[J]. 郭红伟,朱策,李帅,王永华. 北京航空航天大学学报. 2019(12)
[2]基于文本相似度的评审专家推荐方法研究[J]. 郑新宇,徐建良. 科技资讯. 2019(17)
[3]融合耦合距离区分度和强类别特征的短文本相似度计算方法[J]. 马慧芳,刘文,李志欣,蔺想红. 电子学报. 2019(06)
[4]一种基于支持向量机和主题模型的评论分析方法[J]. 陈琪,张莉,蒋竞,黄新越. 软件学报. 2019(05)
[5]基于用户评论的深度情感分析和多视图协同融合的混合推荐方法[J]. 张宜浩,朱小飞,徐传运,董世都. 计算机学报. 2019(06)
[6]融合Jensen-Shannon散度的推荐算法[J]. 王永,王永东,邓江洲,张璞. 计算机科学. 2019(02)
[7]WDS:基于词向量的文本相似函数[J]. 王路琪,龙军,袁鑫攀. 计算机科学. 2018(S2)
[8]针对新用户冷启动问题的改进Epsilon-greedy算法[J]. 王素琴,张洋,蒋浩,朱登明. 计算机工程. 2018(11)
[9]社会网络中基于信任的LDA主题模型领域专家推荐[J]. 刘电霆,吴丽娜. 广西师范大学学报(自然科学版). 2018(04)
[10]Text Mining of Rheumatoid Arthritis and Diabetes Mellitus to Understand the Mechanisms of Chinese Medicine in Different Diseases with Same Treatment[J]. ZHAO Ning,ZHENG Guang,LI Jian,ZHAO Hong-yan,LU Cheng,JIANG Miao,ZHANG Chi,GUO Hong-tao,LU Ai-ping. Chinese Journal of Integrative Medicine. 2018(10)
硕士论文
[1]机构知识库多维度专家推荐方法研究[D]. 常亮.重庆邮电大学 2019
[2]面向企业需求的专家推荐算法研究[D]. 李莹.北京交通大学 2018
本文编号：3181911
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究概况
1.2.1 文本挖掘研究现状
1.2.2 推荐系统研究现状
1.3 论文内容及组织结构
1.3.1 研究内容和创新点
1.3.2 组织结构
第2章 相关理论和技术
2.1 推荐系统概述
2.2 文本挖掘技术概述
2.2.1 数据收集及预处理
2.2.2 文本特征表示和特征提取
2.2.3 文本挖掘与模式提取
2.2.4 结果评价
2.3 相似性比较方法
2.4 本章总结
第3章 项目及评审专家表示模型分析
3.1 项目和专家信息数据分析
3.2 项目专家向量表示模型
3.3 基于Word2vec建立向量模型
3.3.1 CBOW模型
3.3.2 Skip-Gram模型
3.4 基于LDA的项目专家主题挖掘
3.4.1 LDA模型求解
3.5 本章小结
第4章 项目评审专家推荐方法
4.1 科技项目评审推荐方法总体流程
4.2 数据信息预处理
4.3 相似性比较
4.3.1 基于word2vec的相似度计算
4.3.2 基于LDA的相似度计算
4.3.3 加权文本相似度计算
4.4 专家评分模型
4.5 本章小结
第5章 实验设计及结果分析
5.1 LDA模型参数选择
5.2 推荐算法结果分析
5.2.1 实验环境和数据集
5.2.2 评价标准
5.2.3 实验设计和结果
5.3 本章小结
第6章 结论
参考文献
在学研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法[J]. 郭红伟,朱策,李帅,王永华. 北京航空航天大学学报. 2019(12)
[2]基于文本相似度的评审专家推荐方法研究[J]. 郑新宇,徐建良. 科技资讯. 2019(17)
[3]融合耦合距离区分度和强类别特征的短文本相似度计算方法[J]. 马慧芳,刘文,李志欣,蔺想红. 电子学报. 2019(06)
[4]一种基于支持向量机和主题模型的评论分析方法[J]. 陈琪,张莉,蒋竞,黄新越. 软件学报. 2019(05)
[5]基于用户评论的深度情感分析和多视图协同融合的混合推荐方法[J]. 张宜浩,朱小飞,徐传运,董世都. 计算机学报. 2019(06)
[6]融合Jensen-Shannon散度的推荐算法[J]. 王永,王永东,邓江洲,张璞. 计算机科学. 2019(02)
[7]WDS:基于词向量的文本相似函数[J]. 王路琪,龙军,袁鑫攀. 计算机科学. 2018(S2)
[8]针对新用户冷启动问题的改进Epsilon-greedy算法[J]. 王素琴,张洋,蒋浩,朱登明. 计算机工程. 2018(11)
[9]社会网络中基于信任的LDA主题模型领域专家推荐[J]. 刘电霆,吴丽娜. 广西师范大学学报(自然科学版). 2018(04)
[10]Text Mining of Rheumatoid Arthritis and Diabetes Mellitus to Understand the Mechanisms of Chinese Medicine in Different Diseases with Same Treatment[J]. ZHAO Ning,ZHENG Guang,LI Jian,ZHAO Hong-yan,LU Cheng,JIANG Miao,ZHANG Chi,GUO Hong-tao,LU Ai-ping. Chinese Journal of Integrative Medicine. 2018(10)
硕士论文
[1]机构知识库多维度专家推荐方法研究[D]. 常亮.重庆邮电大学 2019
[2]面向企业需求的专家推荐算法研究[D]. 李莹.北京交通大学 2018
本文编号：3181911
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3181911.html
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