[发明专利]基于多评价维度的热点学科预测方法、装置、终端、及介质

说明书

本申请提供基于多评价维度的热点学科预测方法、装置、终端、及介质，其中所述方法包括：获取多个研究学科在一历史时段内基于至少一个评价维度的表现数据；以所获取的表现数据为模型输入数据，构建一时间递归神经网络模型；其中，所述时间递归神经网络模型输出各所述研究学科的基于所述表现数据的学科比重数据，用于预测对应于所述历史时段的下一时间节点的热点学科。本发明提供的基于多评价维度的热点学科预测方案，采用神经网络算法预测热点学科，一方面整理过去的学术发展历史，一方面发现未来学术发展趋势；收集科研经费情况、资讯或媒体发稿情况、论文发布情况、及专利申请情况等多个维度信息，提高预测结果的准确度。

技术领域

本申请涉及研究学科技术领域，特别是涉及基于多评价维度的热点学科预测方法、装置、终端、及介质。

背景技术

随着政府和社会对科研关注度的增加，各投资机构、媒体、财政及高校时刻关注着科研热点的变动，期望能够找到一种精确预测方法能够提前得知下一个科研热点。但是，目前尚不存在一种能够准确又高效地预测科研热点变动的方法，已然成为本领域亟需解决的问题。

申请内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供基于多评价维度的热点学科预测方法、装置、终端、及介质，用于解决现有技术中无法准确又高效地预测热点学科的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面提供一种基于多评价维度的热点学科预测方法，其包括：获取多个研究学科在一历史时段内基于至少一个评价维度的表现数据；以所获取的表现数据为模型输入数据，构建一时间递归神经网络模型；其中，所述时间递归神经网络模型输出各所述研究学科的基于所述表现数据的学科比重数据，用于预测对应于所述历史时段的下一时间节点的热点学科。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述评价维度包括论文发布情况，所述论文发布情况包括论文数量情况和/或论文质量情况；其中，所述论文质量情况包括论文被其他文献引用的频次情况、论文被顶尖期刊收录的数量情况、论文发布后被媒体平台报道的频次情况、及论文发布后被媒体平台报道所带来的评价情况中的任意一种或多种组合。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述方法还包括：获取多个研究学科在一历史时段内基于至少一个评价维度的表现数据；采用相邻时间节点的数据平均值来为缺失的表现数据赋值，并将填补缺失数据后的表现数据作为所述模型输入数据。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述方法还包括：获取多个研究学科在一历史时段内基于至少一个评价维度的表现数据；将所获取的表现数据或将填补缺失数据后的表现数据做归一化处理后再作为所述模型输入数据。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述时间递归神经网络模型的类型包括采用梯度下降算法作为模型优化器的LSTM神经网络模型。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述研究学科选自科技知识组织体系词表的学科词组。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第二方面提供一种基于多评价维度的热点学科预测装置，其包括：数据获取模块，用于获取多个研究学科在一历史时段内基于至少一个评价维度的表现数据；热点学科预测模块，用于以所获取的表现数据为模型输入数据，构建一时间递归神经网络模型；其中，所述时间递归神经网络模型输出各所述研究学科的基于所述表现数据的学科比重数据，用于预测对应于所述历史时段的下一时间节点的热点学科。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于多评价维度的热点学科预测方法。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第四方面提供一种电子终端，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行所述基于多评价维度的热点学科预测方法。