公开(公告)号：CN110781368A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201911008059.4

申请日：2019-10-22

Applicant: 北京赛时科技有限公司 ,  清华大学 ,  浙江赛时科技有限责任公司

Inventor： 智强 ,  霍东云 ,  李燕茜 ,  张永锋 ,  李振华

IPC: G06F16/951

Abstract: 本发明涉及互联网技术技术领域，尤其为一种针对指定专家的信息爬取系统及方法，包括用户交互模块、候选列表爬取模块、专家信息爬取模块、数据清洗模块、数据结构化模块和专家画像模块，本发明通过设计解决现有的网络爬虫技术中，将网络上的专家数据集中爬取后存在数据库和云端中，但是这种方法需要占用较多的存储空间和服务器资源，也需要在数据的全面性和维护成本之间进行取舍，从而能准确的返回用户指定的专家信息，无需在搜索引擎中进行搜索和确认，节省了用户的时间成本，能整合多个数据源的专家数据，避免了在单一数据源中搜索不到对应专家的问题同时将大量专家数据存储在数据库和云端的方式，能够节省大量的数据库空间和维护成本。

公开(公告)号：CN103336831B

公开(公告)日：2017-04-12

申请号：CN201310286998.1

申请日：2013-07-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 张永锋 ,  张敏 ,  刘奕群 ,  马少平

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于块对角矩阵的推荐方法和系统，具体公开了一种基于块对角矩阵的推荐方法，其包括：步骤S1：对用户行为日志进行预处理；步骤S2：将预处理的结果转换为迭代双边块对角矩阵；步骤S3：由所述迭代双边块对角矩阵构建对角块矩阵；以及步骤S4：利用所述对角块矩阵进行评分预测。

公开(公告)号：CN111008330A

公开(公告)日：2020-04-14

申请号：CN201911184563.X

申请日：2019-11-27

Applicant: 清华大学

Inventor： 张永锋 ,  谭新宇 ,  李振华

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9538 ,  G06F16/38

Abstract: 本发明实施例提供一种基于多数据源的专家推荐方法及系统，该方法包括：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。本发明实施例通过对来自多数据源的专家数据添加score字段，并根据score字段对应的数值对专家数据进行排序，使得基于多数据源的专家数据排序更为合理，提高了专家数据排序的准确性，以使得后续的专家推荐结果更为全面。

公开(公告)号：CN103336831A

公开(公告)日：2013-10-02

申请号：CN201310286998.1

申请日：2013-07-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 张永锋 ,  张敏 ,  刘奕群 ,  马少平

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于块对角矩阵的推荐方法和系统，具体公开了一种基于块对角矩阵的推荐方法，其包括：步骤S1：对用户行为日志进行预处理；步骤S2：将预处理的结果转换为迭代双边块对角矩阵；步骤S3：由所述迭代双边块对角矩阵构建对角块矩阵；以及步骤S4：利用所述对角块矩阵进行评分预测。