一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能与机器学习技术领域，且公开了一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系统，包括：输入模块：用于接收科研人员的需求信息，包括科研领域、研究课题、合作需求等，以及用户的个人偏好(如是否偏向跨学科合作、是否有特定的合作方式偏好等)。信息提取模块：采用自然语言处理技术对科研需求信息进行解析，提取关键字、实体和情感倾向等信息，生成用户的科研需求模型。该模块包括跨学科匹配和潜在协作机会发现功能。通过多层次的语义理解和深度学习算法，系统能够精确识别科研人员的需求和潜在的合作机会，尤其是跨学科合作方面，极大提升了匹配结果的准确性和科学性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能与机器学习，具体为一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系统。

技术介绍

1、随着科研活动的日益复杂和多样化，科研人员面临着跨学科合作和寻找合适合作伙伴的巨大挑战。尤其是在高校科研场景中，研究人员需要高效、精准地识别潜在的科研合作者，以提升项目申报、执行的效率和质量。

2、然而，现有的科研合作匹配系统存在以下问题：信息匹配不精确：目前，大部分高校科研合作匹配工具仅依赖学科领域标签或简单的关键词搜索。这种方法可能无法精确找到合适的科研人员，特别是在跨学科领域，匹配效果不佳。传统的搜索机制无法根据科研人员的研究兴趣、学术背景以及潜在的协作可能性进行更深层次的分析。推荐结果缺乏可解释性：现有的推荐系统通常基于某些静态模型生成科研合作者推荐，但往往无法清晰解释推荐过程和结果的具体原因。用户很难理解为何某个合作伙伴被推荐，降低了推荐结果的信任度。跨学科协作能力弱：传统的匹配系统通常按照学科、关键词等固定的规则进行推荐，难以在多学科交叉的科研领域中发现潜在的合作伙伴。例如，地球科学和计算机科学等学科的交叉研究往往被忽视。缺本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系统，其特征在于：所述的关联性推荐算法模块采用图神经网络技术，构建科研人员之间的学科关联图谱，识别潜在的合作伙伴，尤其是在跨学科领域。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系统，其特征在于：所述的输入模块支持多维度的定制化搜索，包括学科、科研方向、课题类型、合作方式等多个维度的筛选条件。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系...

【技术特征摘要】

1.一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系统，其特征在于：所述的关联性推荐算法模块采用图神经网络技术，构建科研人员之间的学科关联图谱，识别潜在的合作伙伴，尤其是在跨学科领域。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系统，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洪林，黄寰，肖义，李玉超，陈思洁，胡川婷，苏连烨，张旭，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：