【摘 要】
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企业生产一线经常会遇到各种工程难题,需要在专家的帮助下才能得到有效解决.当前的学术资源推荐系统没有深入挖掘问题与解决方案之间的潜在知识关联,无法针对某一工程问题推荐出合适的专家.针对待解决的企业工程问题推荐专家进行的系统研究如下:1)通过专家合著网络来计算专家影响力,并结合作者次序信息构成合著者之间的偏序信息,提出了融入合著者偏序信息的主题模型,即APO-ACT模型,使作者-会议-主题(ACT)模型能更好地挖掘核心专家,更适用于推荐系统;2)通过问题知识模型挖掘问题与解决方案间的潜在知识关联.融合企业创新
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院 天津 300401
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企业生产一线经常会遇到各种工程难题,需要在专家的帮助下才能得到有效解决.当前的学术资源推荐系统没有深入挖掘问题与解决方案之间的潜在知识关联,无法针对某一工程问题推荐出合适的专家.针对待解决的企业工程问题推荐专家进行的系统研究如下:1)通过专家合著网络来计算专家影响力,并结合作者次序信息构成合著者之间的偏序信息,提出了融入合著者偏序信息的主题模型,即APO-ACT模型,使作者-会议-主题(ACT)模型能更好地挖掘核心专家,更适用于推荐系统;2)通过问题知识模型挖掘问题与解决方案间的潜在知识关联.融合企业创新方法案例库,针对待解决的企业工程问题文本描述,提出并实现了一种将理论、技术及实践相结合的专家推荐算法.通过实验证明,基于APO-ACT主题模型的推荐方法在保证推荐准确率的同时能够更好地挖掘核心专家,优于基于内容的推荐和基于ACT主题模型的推荐.
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