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申请/专利权人：北京邮电大学;北京万方数据股份有限公司
摘要：本申请提出了一种基于异质引文网络自动检测论文工厂论文的方法，该方法包括：获取论文工厂论文作为原始数据，对原始数据进行处理，构建引文异构图网络，并基于引文异构图网络生成多种元路径；对每个论文工厂论文进行文字特征提取，获取每个论文节点的初始嵌入向量；基于引文异构图网络、多种元路径和每个论文节点的初始嵌入向量，依次对每个论文节点进行节点级注意学习和语义级注意学习，获得每个论文节点的最终嵌入特征向量；通过最终嵌入特征向量训练分类器模块，并利用训练完成的分类器模块检测待处理论文。该方法针对论文的引用关系构建检测模型，能够自动检测出论文工厂论文，提高了论文工厂论文检测的效率和准确性。
主权项：1.一种基于异质引文网络自动检测论文工厂论文的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取大量论文工厂产出的论文作为原始数据，对所述原始数据进行追踪分析处理，构建论文工厂论文的引文异构图网络，并基于所述引文异构图网络生成多种元路径；对每个论文工厂论文进行文字特征提取，获取所述引文异构图网络中每个论文节点的初始嵌入向量；基于所述引文异构图网络、所述多种元路径和每个所述论文节点的初始嵌入向量，依次对每个所述论文节点进行节点级注意学习和语义级注意学习，获得每个所述论文节点针对论文工厂论文检测任务的最终嵌入特征向量；通过各个所述论文节点的最终嵌入特征向量训练分类器模块中的决策树，以挖掘论文工厂论文的深层特征，并利用训练完成的分类器模块判定当前待处理论文的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 北京万方数据股份有限公司 基于异质引文网络自动检测论文工厂论文的方法
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