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申请/专利权人：梧州市科学技术情报研究所
摘要：本发明公开了一种科技情报关联度分析方法及系统，包括步骤：S1：接收用户上传的科技文献或查询语句并进行预处理；S2：对预处理后文本进行语义特征提取得到最终特征向量F；S3：根据最终特征向量F从数据库中确定关联文献，并获取关联文献的月度搜索量和浏览量；S4：利用第二卷积神经网络算法计算综合关联度；S5：根据综合关联度排序将文献展示给用户。本申请根据最终特征向量F确定关联文献，利用第二卷积神经网络算法计算关联文献的综合关联度，然后将文献展示给用户，通过采用改进的Sigmoid激活函数综合考虑月度搜索量和浏览量，大大提高了文献筛选准确性和效率，极大增加用户体验。
主权项：1.一种科技情报关联度分析方法，其特征在于，包括步骤：S1：接收用户上传的科技文献或查询语句，对上传的科技文献或查询语句进行预处理得到预处理后文本；S2：对预处理后文本进行语义特征提取得到最终特征向量F；S3：根据最终特征向量F从数据库中确定关联文献，并获取关联文献的月度搜索量和浏览量；S4：利用第二卷积神经网络算法计算用户上传的科技文献或查询语句与确定的关联文献之间的综合关联度；S41：将最终特征向量F与数据库中每个关联文献的特征向量组成一个对作为输入对，其中输入对包括关联文献的月度搜索量和浏览量；S42：将所有的输入对输入至第二卷积神经网络模型，第二卷积神经网络模型采用改进的Sigmoid激活函数进行卷积操作，对卷积后的输出进行最大池化操作，将所有卷积核的池化结果组合通过全连接层计算综合关联度得分；改进的Sigmoid激活函数如下： 其中，fx为Sigmoid激活函数的输出，x为卷积操作的输出，wti为时间衰减权重因子，ti为文献i的公开时间，tnow为当前时间，γ为时间衰减率，T为时间尺度函数；Si为文献i的月度搜索量与数据库中文献的最大搜索量的比值；Ji为文献i的月度浏览量与数据库中文献的最大浏览量的比值；S43：第二卷积神经网络模型最终输出每个关联文献的综合关联度；S5：根据综合关联度排序将文献展示给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 梧州市科学技术情报研究所 一种科技情报关联度分析方法及系统
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