基于超网络模型的专家推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种基于超网络模型的专家推荐方法：对构建所述超网络模型的技术知识进行预处理，获得规范化表征的技术知识，根据所述规范化表征的技术知识计算技术专家之间的关联度，技术对象之间的关联度，知识核心内容之间的关联度，并根据所述关联度分别构建专家子网，对象子网及知识子网，根据所述超网络模型中技术知识基本元素间的关系构成超边，并计算所述专家子网，所述对象子网及所述知识子网之间的超边关联度，形成超网络模型，输入需要处理的变量至所述超网络模型中，按照概率算法计算与问题相关的专家的相关度并按相关度大小排序输出，获取解决问题专家的排名，该发明专利技术可以及时准确的找到与问题相关的专家进而解决出现的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于超网络模型的专家推荐方法
本专利技术涉及基于技术知识超网络模型的专家推荐方法，尤其涉及船舶试航技术知识领域的专家推荐方法。
技术介绍
目前，专家推荐技术已经广泛应用于企业组织和在线社区，包括MediaWiki平台下知识审阅的专家推荐，Q&A论坛用户推荐系统，学术文章审稿人查询系统,特定疾病医生查询系统等。根据专家推荐技术种类的不同，可以将专家推荐技术分为基于知识内容的专家推荐方法、基于社交网络分析的专家推荐方法、混合专家推荐方法。研究早期，专家推荐技术是基于企业组织内部结构化、规范化的高质量知识库进行研究，大多数学者都是基于知识内容评估专家在特定领域的技术能力，主要通过文本挖掘技术从专家关联文档中提取特征来定义用户的专业能力，利用相关方法(例如，模糊逻辑和向量空间模型)计算用户需求与专家技术能力的相关性，并根据相关性对专家进行排名，向目标用户推荐最佳候选专家。随着社交网络分析技术的发展，相关研究发现社会网络分析有助于专家推荐技术研究，专家推荐技术研究的范围从企业组织扩展到在线社区。三类方法在企业组织和在线社区的应用中各有所长，企业组本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于超网络模型的专家推荐方法，其特征在于，包括：/n对构建所述超网络模型的技术知识进行预处理，获得规范化表征的技术知识；/n根据所述规范化表征的技术知识计算技术专家之间的关联度，技术对象之间的关联度，知识核心内容之间的关联度，并根据所述关联度分别构建专家子网，对象子网及知识子网；/n根据所述超网络模型中技术知识基本元素间的关系构成超边，并计算所述专家子网，所述对象子网及所述知识子网之间的超边关联度，形成超网络模型；/n输入需要处理的变量至所述超网络模型中；/n按照概率算法计算与问题相关的专家的相关度并按相关度大小排序输出；/n获取解决问题专家的排名。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于超网络模型的专家推荐方法，其特征在于，包括：
对构建所述超网络模型的技术知识进行预处理，获得规范化表征的技术知识；
根据所述规范化表征的技术知识计算技术专家之间的关联度，技术对象之间的关联度，知识核心内容之间的关联度，并根据所述关联度分别构建专家子网，对象子网及知识子网；
根据所述超网络模型中技术知识基本元素间的关系构成超边，并计算所述专家子网，所述对象子网及所述知识子网之间的超边关联度，形成超网络模型；
输入需要处理的变量至所述超网络模型中；
按照概率算法计算与问题相关的专家的相关度并按相关度大小排序输出；
获取解决问题专家的排名。


2.根据权利要求1所述的专家推荐方法，其特征在于，所述超网络模型中技术知识基本元素包括技术专家元素，技术对象元素，技术问题元素，问题情境元素及解决方案元素等。


3.根据权利要求1所述的专家推荐方法，其特征在于，所述变量包括船舶试航中需要处理的技术对象变量，将所述技术对象变量与所述超网络模型中的技术对象集合遍历并判断是否添加入备选集合。
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【专利技术属性】
技术研发人员：蒋祖华，吉永军，
申请(专利权)人：上海交通大学，上海外高桥造船有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31