[发明专利]基于多源数据的热点技术预测方法

说明书

一种基于多源数据的热点技术预测方法，包括：获取多源数据；根据所述多源数据筛选技术词汇和应用词汇；针对每一所述技术词汇和应用词汇，按照时间统计其在所述多源数据中出现的比例得到一时序序列；挖掘技术词汇和技术词汇之间以及技术词汇和应用词汇之间的依赖关系，根据所述依赖关系构建有向图；根据所述时序序列和有向图据预测热点技术。

技术领域

本发明涉及网络信息处理领域，尤其涉及到一种基于多源数据的热点技术预测方法。

背景技术

随着人们对于各个学科领域研究的深入，越来越多的技术方向被提出，例如，近年来极大的吸引人们关注的数据挖掘领域内就包括推荐算法设计、社交网络分析、用户画像构建等具体方向。如何发现领域内一些有较高的潜力和价值的研究方向是一个重要的问题，于研究方向本身而言，及时的指出高潜力和价值的研究方向将会促使更多的研究者投入相应的领域，促进领域的整体进步和发展；而于研究者而言，帮助其发现相应的高潜力研究方向可以促进其本身做出更有价值的工作。因此，构建一种能够广泛运用的热点技术预测方法具有重要的意义和作用。

目前传统的热点技术发现方法主要有两类：第一种是由资深研究人员根据其经验和积累进行寻找和判断，这种方式极其依赖研究人员的自身水平和素质，通常来说具有丰富经验的研究人员能够更容易的发现和指出热点技术，而这种经验需要常年的积累，因此不具有推广性；第二种是根据相关技术文献或者词语出现比例的统计信息进行发现，例如相关领域词汇出现比例的上升意味着该种技术研究方向正在成为热点，这种方法发现的热点技术具有一定的滞后性，因为相关技术文献的出版和统计信息通常晚于技术人员的研究时间。

相关技术能否成为热点主要与两方面的因素有关：一是其前驱技术是否已经完善，只有在前驱技术已经趋于完善的基础上，相关的后续技术才能够有效地被研究和发展，例如目前正被追捧的深度学习和神经网络，其实早在上个世纪就被提出，而最近十年才被人们广泛的认可和研究，其主要原因就是近些年来GPU计算技术的发展帮助其解决了计算困难的问题；二是相关的应用是否即将或者已经广泛被人们接受，被广泛接受的应用背后涉及到的相关技术才能更容易的引起相关企业和研发机构的热情，从而成为热点，例如在国内已被广泛研究和运用的移动支付技术，在很多发达国家并没有成为主流应用研究热点，主要原因就是在很多发达国家信用支付已经成为主流，相关公司和机构的动力和意愿不足。

发明内容

鉴于现有方案存在的问题，为了克服上述现有技术方案的不足，本发明提出了一种基于多源数据的热点技术预测方法。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于多源数据的热点技术预测方法，包括：获取多源数据；根据所述多源数据筛选技术词汇和应用词汇；针对每一所述技术词汇和应用词汇，按照时间统计其在所述多源数据中出现的比例得到一时序序列；挖掘技术词汇和技术词汇之间以及技术词汇和应用词汇之间的依赖关系，根据所述依赖关系构建有向图；根据所述时序序列和有向图据预测热点技术。

在本发明的一些实施例中，根据序列匹配算法挖掘所述依赖关系，第一词汇的序列P和第二词汇的序列Q之间的互相关函数R(t)为：

其中，P＝[p₁，p₂，p₃，...，p_m]和Q＝[q₁，q₂，q₃，...，q_m]，P(i)和R(i)分别表示相应词汇在相应序列上第i个位置的在数据资源中出现的比例值，i为任一整数，m为正整数，当1≤i≤m时，P(i)＝q_i，Q(i)＝q_i，当i＜1或i＞m时，相应的值P(i)和Q(i)均为0，R(t)表示将序列P平移t个时间单位后与序列Q的相关性，根据第一词汇的序列P和第二词汇的序列Q之间的互相关函数R(t)计算两序列之间的最佳匹配位置t_p和最佳响应R_PQ：