基于用户行为分析与词权重的审稿专家推荐方法、系统及设备
申请号:CN202511007393
申请日期:2025-07-22
公开号:CN120892525A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明属于计算机软件领域,具体涉及了一种基于用户行为分析与词权重的审稿专家推荐方法、系统及设备。旨在解决因忽略关键词权重、语义关联及用户行为特征,导致推荐精准度不高且效率低下的问题。本发明包括:获取用户文本关键词并基于文本特征分析赋予权重;计算关键词权重与文献主题词权重的相似度以匹配相关文献;通过预建知识图谱检索文献对应专家,计算专家与关键词的相似度总得分;收集专家用户行为数据,提取审稿特征并分配权重,计算综合评分;融合相似度得分与综合评分,生成排序后的审稿专家推荐列表。本发明通过加权主题词匹配与专家特征标注,结合可自定义权重,精准推荐审稿专家,减少干扰,提升准确性,并具备良好扩展性。
技术关键词
专家推荐方法
文本特征分析
算术平均值
图谱
专家推荐系统
列表
生成关键词
节点
计算机
可读存储介质
权重算法
数据
关系
处理器通信
分词
自然语言
匹配模块