专利名称：利用社会化网络学术资源交互平台进行信息交互的方法
技术领域：
本发明涉及网络学术资源的信息交互领域，特别涉及一种利用了互联网数据挖掘和机器学习实现社会化网络学术资源的搜索和信息交互。
背景技术：
目前网络资源蓬勃发展，读者可以通过一些网络学术资源库大量收集自己感兴趣的学术资源，网络学术资源库是从互联网收集的具有一定学术价值的序化的资源集合。网络学术资源库实现内容交互的方式主要包括两种，第一种是利用网络爬虫等技术从互联网上自动抓取网络学术资源，自动提取标题、关键词等元数据，并建立相应索引，并提供搜索服务。它们的特点是其实现过程几乎是全自动的，因而只能提供比较有限的搜索手段。第
二种是引入了专业的编辑团队，按照预先定义好的元数据规范对收集的网络学术资源进行了标引，因而库的质量较高，提供的功能非常丰富包括文献查新级别的专业检索和各种分类导航。网络学术资源库在目前的教学科研等应用中已经发挥了巨大作用。但目前网络学术资源库仍面临着如下的不足1)主要是以文献服务为中心的，提供的主要功能是允许用户以搜索或者导航的方式找到感兴趣的学术资源。由于网络学术资源来自互联网，其数量大，并且质量参差不齐，所以读者还要花费相当的精力从返回的结果中挑出真正高价值的内容。2)缺乏读者和学术专家的交流互动。学术专家是比学术文献更有价值的信息资源。目前的网络学术资源库，普遍是把学术专家库看成一个从资源库中派生出来的处于从属地位的库。读者和学术专家之间的联系是单向的，设置是割裂的。
发明内容
本发明旨在至少解决上述技术缺陷之一，构建了一种智能化的社会化网络学术资源交互平台，利用该交互平台能够主动收集普通用户对学术专家的分类标签，结合文献的摘要信息，描述专家专业技术简况，并根据用户感兴趣的学术话题推荐最为相关的学术专家推荐，提供用户与学术专家的双向交互链路，使用户得到最核心、最便利的咨询。如
图1所示，社会化网络学术资源平台是以人为中心的网络学术资源平台。本质上，它是由专家、学术文献、话题(也称主题)和用户为节点，它们之间的联系为边构成的网络。专家、学术文献和话题构成了社会化网络学术资源平台的三个内部维度(或视图)，通过内部维度的任何一个节点出发(例如某个专家)，可以获得与该节点相关的其他两个维度的相关节点(相关文献和相关话题)。用户是社会化网络学术资源的外部维度(或视图)开始时，读者通过查询话题得到相关专家，然后就会和专家建立直接联系，并以专家为中心，得到文献。社会化网络学术资源的社会性则体现在两个方面1)用户和专家的紧密互动；2)利用社会群体智慧实现网络的持续进化。本发明的第一个目的在于提出一种利用社会化网络学术资源交互平台进行信息交互的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤
步骤一，社会化网络学术资源交互平台对从网络上采集到的学术文献摘要数据进行分类，建立以每个学术专家为单元的学术专家库，其中学术专家库中学术专家的个数为M ；步骤二，采集所有用户为学术专家标注的专家标签；步骤三，构造专家-学术关键词矩阵D1和专家-专家标签矩阵D2，其中，D1为MXN1矩阵，D2为MXN2, N1表示学术专家库中关键词的总个数，N2表示所有用户设置的专家标签的总个数；步骤四，将矩阵D1和D2分别分解为Ut T1和Ut T2，其中U是L X M矩阵，T1和T2分别是LXN1和LXN2矩阵，其中，L为经验值；步骤五，获取用户输入的查询条件Q，将查询条件分解为K个学术关键词和P个学
术专家标签
权利要求
1.一种利用社会化网络学术资源交互平台进行信息交互的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤步骤一，社会化网络学术资源交互平台对从网络上采集到的学术文献摘要数据进行分类，建立以每个学术专家为单元的学术专家库，其中学术专家库中学术专家的个数为M ；步骤二，采集所有用户为学术专家标注的专家标签；步骤三，构造专家-学术关键词矩阵D1和专家-专家标签矩阵D2，其中，D1为MXN1矩阵，D2为MXN2, N1表示学术专家库中关键词的总个数，N2表示所有用户设置的专家标签的总个数；步骤四，将矩阵D1和D2分别分解为Ut · T1和Ut · T2，其中U是LXM矩阵，T1和T2分别是LXN1和LXN2矩阵，其中，L为经验值；步骤五，获取用户输入的查询条件Q，将查询条件分解为K个学术关键词和P个学术专家标签 IQ=Ik1, ···, ki； ...,Ic1JlHp1, ...,Pi,…，PP}，定义
2.如权利要求1所述的利用社会化网络学术资源交互平台进行信息交互的方法，其特征在于，所述步骤一包括以下子步骤1.1提取学术文献摘要数据中的作者姓名，建立以不同姓名为类别的分类0η，η代表所有作者姓名的数目；1. 2对每个分类按照该分类作者所发表的学术文献的关键词进行聚类，将每个分类分为若干子类；1.3将每个分类On的每个子类的作者对应于一个学术专家，建立学术专家库。
3.如权利要求1所述的利用社会化网络学术资源交互平台进行信息交互的方法，其特征在于，所述步骤四中利用随机梯度下降算法进行最优的矩阵分解。
4.如权利要求1所述的利用社会化网络学术资源交互平台进行信息交互的方法，其特征在于，L ^ 50。
5.如权利要求1所述的利用社会化网络学术资源交互平台进行信息交互的方法，其特征在于，步骤六中返回的专家信息包括学术专家的接入地址信息。
6.如权利要求5所述的利用社会化网络学术资源交互平台进行信息交互的方法，其特征在于，所述方法包括步骤七用户根据所述接入地址信息与专家进行双向交互。
全文摘要
本发明提出一种利用社会化网络学术资源交互平台进行信息交互的方法，包括以下步骤1)根据采集到的文献摘要数据建立学术专家库；2)采集所有用户为学术专家标注的专家标签；3)构造专家-学术关键词矩阵D1，专家-专家标签矩阵D2；4)将矩阵D1和D2分别分解为UT·T1和UT·T2；5)对用户输入的查询条件Q进行分解，并计算相关度函数f(u)＝t·u，；6)对f(u)进行排序，向用户返回相关度最高的前N个专家信息。本发明采取的技术方案能够综合利用网络资源与用户自定义数据，针对用户感兴趣的学术话题实现最相关专家及资源的推荐，该方法基于大数据的统计运算，无需大规模的人工干预。
文档编号G06F17/30GK103034728SQ201210556369
公开日2013年4月10日 申请日期2012年12月19日 优先权日2012年12月19日
发明者刘玉良, 刘延军, 刘晓华 申请人:北京中加国道科技有限责任公司