[发明专利]针对科研项目申报的学科选择方法

说明书

本发明公开了一种针对科研项目申报的学科选择方法，以为有志于申请国家省地各类科研项目的科研工作者提供简单易执行、同时又有理论支持的、最优化的学科选择方法。本发明方法具体包括以下步骤：计算个人研究方向、研究内容同项目申报指南中所列各学科的相关度；对所在单位员工近年来在每一学科申报的数据进行统计分析，计算数据特征值；将相关度数据和数据特征值进行融合计算，得到各学科的推荐权值；选择推荐权值最大的学科进行申报。本发明为科研项目申报过程提供了一种有效的学科选择方法，可用于个人项目申报，或科研管理部门对所在单位项目申报提出规划与建议。

技术领域

本发明涉及一种学科选择方法，尤其是一种为个人的科研项目申报提供学科选择参考依据，或为科研管理部门提供单位项目申报相关的学科规划与建议的方法，属于计算机科学技术领域。

背景技术

目前我国每年有大量研究人员会申报国家、省地各级各类科研项目，项目申报时首先要选择一个申报学科，学科选择的准确性直接关系到项目申请的成功率。科研人员选择申报学科前，通常先仔细查阅国家相关部门颁布的文件，了解学科划分与分类情况。由于所划分的学科门类繁杂，学科门类间又有很大的交叉性，并且当前国际学术界鼓励学科交叉研究解决重大科学问题，这给科研人员申报科研项目带来了困扰，因为在申报前，需要首选解决:如何选择一个合适的学科进行申报。

目前科研人员选择申报学科时基本上都是凭借自己的主观判断，缺乏科学方法指导，这就往往会导致许多项目申报因为学科的选择失误而导致申报不成功，并且申报耗时长、申报效率低下。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种针对科研项目申报的学科选择方法，为有志于申请国家省地各类科研项目的科研工作者提供简单易执行、同时又有理论支持的、最优化的学科选择方法，本发明方法具体包括如下步骤：

S1：计算用户的个人研究方向同项目申请指南中所列各相关学科的关联度；

S2：对用户所在单位近年来在各相关申报学科领域中的申请数据进行统计分析，计算数据特征值；

S3：对S1步骤中输出的关联度数据与S2步骤输出的数据特征值进行融合计算，得到每个学科的推荐权值；

S4：根据学科的推荐权值，对适合申报的学科进行排序，供用户选择其一进行申报。

进一步，在上述步骤S1中，关联度的计算方法为：先获取用户的个人研究方向的关键词，然后计算该关键词与项目申请指南中所列的各项目申报学科的对应关键词间的匹配程度，以此得到二者的关联度。

进一步，个人研究方向的关键词的来源为：可通过搜集个人所发表学术论文中所列关键词获得；或者通过对个人所发表学术论文集进行文本统计分析获得，统计分析过程可基于文本挖掘和主题建模方法进行；或者通过咨询本领域专家或查询专家知识库获得。

进一步，在上述步骤S2中，数据特征值的计算过程中，不仅要考虑用户所在单位在各个学科上的申报成功率，还需同时考虑在各学科上的申报数目。

进一步，上述数据特征值的计算方法具体为：将用户所在工作单位在学科p中申请的项目总数记为N_p，在学科p中申请成功的项目个数记为N_p,s，本工作单位在学科p领域中的项目申请成功率为R_p＝N_p,s/N_p，则本工作单位在学科p领域的项目申请数据特征值

进一步，在上述步骤S4中，还可以将学科的推荐权值与个人申报意向进行综合，即将用户个人针对每一学科的申报意向进行量化，得到量化申报意向值，然后将各学科对应的量化申报意向值与该学科的推荐权值相乘，将乘积作为该学科的选择标准值，最后将各学科按照所对应的选择标准值进行排序，选择最大标准值对应的学科进行申报。