[发明专利]一种基于多数据源的专家推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于多数据源的专家推荐方法，其特征在于，包括：

获取多个数据源的专家数据，所述专家数据包括专家姓名字段和专家所属机构字段；

对每个专家数据添加score字段，并根据socre字段对应的数值，从高到低对专家数据进行排序，以根据排序后的专家数据获取专家推荐结果。

2.根据权利要求1所述的基于多数据源的专家推荐方法，其特征在于，所述专家数据还包括：论文信息、专利信息、合作者信息和项目信息。

3.根据权利要求2所述的基于多数据源的专家推荐方法，其特征在于，所述对每个专家数据添加score字段，包括：

判断专家数据中是否存在h-index，若存在，则获取专家数据的h-index；

将h-index作为score，为对应的专家数据添加score字段。

4.根据权利要求3所述的基于多数据源的专家推荐方法，其特征在于，所述判断专家数据中是否存在h-index，还包括：

若专家数据中不存在h-index，则判断专家数据中是否存在论文信息，若存在，则根据论文信息对应的论文引用次数，对论文进行排序，并根据论文排序结果，计算专家数据对应的score字段。

5.根据权利要求4所述的基于多数据源的专家推荐方法，其特征在于，所述根据论文信息对应的论文引用次数，对论文进行排序，并根据论文排序结果，计算专家数据对应的score字段，包括：

根据论文引用次数，从高到低对专家数据中的论文进行排序，并按1至N的序号为每个论文按标记序号，N表示正整数；

若标记序号n大于对应论文的被引用次数，则将n-1作为专家数据的score字段，n∈N。

6.根据权利要求2所述的基于多数据源的专家推荐方法，其特征在于，在所述对每个专家数据添加score字段，并根据socre字段对应的数值，从高到低对专家数据进行排序之前，所述方法还包括：

获取存在专家姓名字段和专家所属机构字段相同的多个专家数据，并获取多个专家数据论文信息中最高引用次数对应的论文；

对最高引用次数对应的论文进行判断，若判断获知最高引用次数对应的论文为同一论文，则对多个专家数据进行去重处理。

7.一种基于多数据源的专家推荐系统，其特征在于，包括：

专家数据获取模块，用于获取多个数据源的专家数据，所述专家数据包括专家姓名字段和专家所属机构字段；

专家数据处理模块，用于对每个专家数据添加score字段，并根据socre字段对应的数值，从高到低对专家数据进行排序，以根据排序后的专家数据获取专家推荐结果。

8.根据权利要求7所述的多数据源的专家推荐系统，其特征在于，所述系统还包括：

同名专家数据获取模块，用于获取存在专家姓名字段和专家所属机构字段相同的多个专家数据，并获取多个专家数据论文信息中最高引用次数对应的论文；

同名去重模块，用于对最高引用次数对应的论文进行判断，若判断获知最高引用次数对应的论文为同一论文，则对多个专家数据进行去重处理。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于多数据源的专家推荐方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于多数据源的专家推荐方法的步骤。