一种基于大语言模型与多维度匹配的专家筛选与推荐方法

本发明公开一种基于大语言模型与多维度匹配的专家筛选与推荐方法，包括以下步骤：获取企业相关信息，包括结构化数据与非结构化数据；对数据进行整合，构建企业技术需求的初步描述；预设停用词表，移除文本中的停用词；基于大语言模型的自适应知识抽取方法，提取企业技术需求的标准化关键词集合；根据关键词集合匹配目标研究领域，获取该领域的专家信息并进行聚类分析；采用本地化部署的优化BERT变体，通过多层次语义匹配策略计算企业需求与专家研究领域的匹配分数，包括：全局语义匹配、关键词加权匹配、最佳匹配策略；基于学术影响力、领域中心性和社交网络密度的多维度评分机制筛选前K名专家；输出推荐专家名单及合作网络图谱；本发明提高专家匹配的精度，减少误匹配率。