一种基于多维计算的用户特征查询算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于多维计算的用户特征查询算法，包括获取机构单位用户的原始信息；多维度计算用户和学者库学者匹配度；取匹配度最高的学者的信息更新用户信息。本发明专利技术不仅可以帮助机构单位丰富用户的信息维度，而且可以纠正、标准化及实时更新用户信息，以便机构单位可以及时获得更为丰富、准确和标准的用户信息。户信息。户信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多维计算的用户特征查询算法


[0001]本专利技术涉及信息获取
，尤其涉及一种基于多维计算的用户特征查询算法。

技术介绍

[0002]一些机构单位，如科研机构、公司、实验室、报社、期刊社、高校、图书出版社等在进行项目评审、科研团队建设、内容审核、论文答辩、职称评审等过程中都会需要参考用户信息做一些判断或策略。例如，项目审核过程中的评审专家的选择，评职称过程中需要关注到申请者的学术成果、科研团队建设过程中专家/学者的选择、内容审核过程中作者的学术成果和审核专家的选择、期刊/杂志社的编辑和主编以及编委的定期考核等等。用户在进入机构单位时都会登记一些个人基本信息，如姓名、工作单位/院校、通讯地址、邮箱地址、研究方向、研究领域、角色等，以便机构对用户有更全面深入的了解。当作者投稿时，可以根据作者的个人信息了解作者的研究领域和研究方向；当需要专家审稿时，可以通过专家的个人信息(专家的研究方向、研究领域、工作单位)选择更适合稿件的专家。另外如果能获取更丰富的用户信息对机构单位会更有帮助，例如，了解作者或专家的发文信息，包括，发文量、被引频次、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多维计算的用户特征查询算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A获取机构单位用户的原始信息；步骤B多维度计算用户和学者库学者匹配度；步骤C取匹配度最高的学者的信息更新用户信息。2.如权利要求1所述的基于多维计算的用户特征查询算法，其特征在于，所述步骤B是多个维度计算机构单位用户和学者库学者之间的匹配度，其中各维度的计算过程包括：B1依次通过提取机构名来匹配学者；B2根据作者/专家研究方向、研究领域匹配学者；B3根据作者/专家姓名和学者指数匹配学者。3.如权利要求2所述的基于多维计算的用户特征查询算法，其特征在于，所述B1包括：根据用户角色和机构信息来源不同，提取子模块的机构名；通过机构单位用户姓名查询学者库，得到同名学者的信息；提取机构名并匹配学者信息。4.如权利要求3所述的基于多维计算的用户特征查询算法，其特征在于，所述学者信息匹配包括精准匹配和模糊匹配；其中精准匹配包括：从标准一级机构、曾在单位、学者曾在单位、学者单位、原文机构中完全匹配到提取的机构名；返回命中机构名对应的所有标准一级机构；从命中机构名对应的所有标准一级机构中筛选出学者指数即G指数最高的学者代码，作为匹配学者的scholarID；返回该scholarID对应学者信息。5.如权利要求4所述的基于多维计算的用户特征查询算法，其特征在于，所述模糊查找包括：计算机构名和标准一级机构、曾在单位、学者曾在单位、学者单位、原文机构中所有机构名的最短编辑距离ED和最短编辑距离占比EDR；将ED和EDR升序排序，取ED和EDR最小的命中机构名；如果EDR<阈值，则该提取机构名匹配失败，继续匹配下一条提取机构名；返回命中机构名对应的所有标准一级机构；从命中机构名对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯晓燕，吴晨，许盈，
申请(专利权)人：同方知网数字出版技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：