计算机应用

作者：王梓森, 梁英, 刘政君, 谢小杰, 张伟, 史红周

单位：1. 中国科学院 计算技术研究所, 北京 100190;2. 中国科学院大学 计算机科学与技术学院, 北京 100049

关键词：专家推荐,同行评议,学术网络,元路径,表示学习

基金：国家重点研发计划项目（2018YFB1004700）。

现有的评审专家推荐过程通常依赖于人工匹配，在进行专家推荐时不能充分捕捉评审项目所属学科与专家研究兴趣之间的语义关联，导致专家推荐的精确性较低。为解决这个问题，提出了一种科研项目同行评议专家学术专长匹配方法。该方法构建学术网络以建立学术实体联系，并设计元路径捕捉学术网络中不同节点间的语义关联；使用随机游走策略获得项目所属学科与专家研究兴趣共现关联的节点序列，并通过网络表示学习模型训练得到具有语义关联的项目所属学科与专家研究兴趣的向量表示；在此基础上，按照项目学科树层次结构逐层计算语义相似度，以实现多粒度的同行评议学术专长匹配。在爬取的知网和万方论文数据集、某专家评审数据集、以及百度百科词向量数据集上得到的实验结果表明，所提方法能提升项目所属学科与专家研究兴趣间的语义关联，并能有效应用于项目评审专家的学术专长匹配。

来源：2021年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2021年第8期