基于异质引文网络自动检测论文工厂论文的方法

本申请提出了一种基于异质引文网络自动检测论文工厂论文的方法，该方法包括：获取论文工厂论文作为原始数据，对原始数据进行处理，构建引文异构图网络，并基于引文异构图网络生成多种元路径；对每个论文工厂论文进行文字特征提取，获取每个论文节点的初始嵌入向量；基于引文异构图网络、多种元路径和每个论文节点的初始嵌入向量，依次对每个论文节点进行节点级注意学习和语义级注意学习，获得每个论文节点的最终嵌入特征向量；通过最终嵌入特征向量训练分类器模块，并利用训练完成的分类器模块检测待处理论文。该方法针对论文的引用关系构建检测模型，能够自动检测出论文工厂论文，提高了论文工厂论文检测的效率和准确性。