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龙图腾网获悉同方知网数字科技有限公司申请的专利一种期刊审校流程的自动优化方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120653769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511156298.X，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种期刊审校流程的自动优化方法和系统是由李迎;刘雪冰;谢磊;龚婷;何朝辉;孙常莹设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种期刊审校流程的自动优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及期刊审校技术领域，公开了一种期刊审校流程的自动优化方法和系统，当接收到新稿件时，根据新稿件的投稿信息自动匹配与投稿信息对应的期刊，并将新稿件发送至期刊对应的期刊终端；期刊终端获得初始审稿人集合；根据新稿件的稿件特征及其与每个候选审稿人之间的兴趣关联强度和关系匹配强度获取每个候选审稿人与新稿件之间的潜在关联度数值；根据每个候选审稿人与新稿件之间的潜在关联度数值获取候选审稿人与所述新稿件之间的隐式知识关系强度；根据状态空间和动作空间之间的匹配度对初始审稿人集合进行优化，获取目标审稿人集合，并对目标审稿人集合进行期刊审校推荐。本发明能够减少审稿过程中的盲目性和不确定性，提高审校效率及质量。

本发明授权一种期刊审校流程的自动优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种期刊审校流程的自动优化方法，其特征在于，包括： 当接收到新稿件时，根据新稿件的投稿信息自动匹配与所述投稿信息对应的期刊，并将所述新稿件发送至所述期刊对应的期刊终端；并且，所述期刊终端根据所述新稿件所属期刊领域调取候选审稿人，获得初始审稿人集合； 根据所述新稿件的稿件特征及其与每个候选审稿人之间的兴趣关联强度和关系匹配强度获取每个候选审稿人与新稿件之间的潜在关联度数值；其中，利用每个候选审稿人的审稿特征向量与新稿件的稿件特征向量之间的L2范数与每个候选审稿人已完成审核稿件对应的L2范数之间的差值筛选出第一观测稿件和第二观测稿件，并利用第一观测稿件和第二观测稿件的稿件特征向量与新稿件的稿件特征向量之间的余弦相似度关系设置关系匹配强度； 根据当前每个候选审稿人与新稿件之间的潜在关联度数值获取每个候选审稿人与所述新稿件之间的隐式知识关系强度； 根据每个候选审稿人的历史审稿数据设置候选审稿人的动作空间，并利用候选审稿人对应的隐式知识关系强度设置审稿人的状态空间，根据状态空间和动作空间之间的匹配度对初始审稿人集合进行优化，获取目标审稿人集合，并对目标审稿人集合进行期刊审校推荐； 其中，所述兴趣关联强度通过如下公式获取： ； 其中，Intp表示新稿件与每个候选审稿人之间的兴趣关联强度；n表示每个候选审稿人已审核稿件的件数；p表示新稿件的稿件特征向量；pi表示第i件已审核稿件对应的稿件特征向量；tnow表示新稿件的接收时刻；ti表示第i件已审核稿件对应的接收时刻；λ表示预设的时间衰减系数，并且，所述时间衰减系数的取值范围为0.2-1.4；表示新稿件的稿件特征向量与第i件已审核稿件对应的稿件特征向量之间的余弦相似度； 所述新稿件与每个审稿人对应的潜在关联度数值通过如下公式获取： ； 其中，Relp，r表示新稿件与每个审稿人对应的潜在关联度数值；p表示新稿件的稿件特征向量；r表示候选审稿人的审稿特征向量；M表示新稿件与每个候选审稿人之间的关系匹配强度；x表示兴趣敏感系数，并且，所述兴趣敏感系数的取值范围为0.4-0.7； 所述隐式知识关系强度通过如下公式获取： ； 其中，Sp,r表示候选审稿人与所述新稿件之间的隐式知识关系强度；Relp,r表示新稿件与每个审稿人对应的潜在关联度数值；wd和wr分别表示第一权重参量和第二权重参量；并且，。

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