[发明专利]学者跨界流动的计算方法

说明书

本发明公开了一种学者跨界流动的计算方法，包括：获取待研究学者在研究领域下的论文数量时间序列和专利数量时间序列，及学者发表的论文集合和申请受理的专利集合；综合利用学者的研究领域相关以及自身发表的论文和专利数据，计算得到待研究学者的技术成熟度、技术创新竞争力和产业影响力；归一化处理待研究学者研究领域的技术成熟度、待研究学者的技术创新竞争力和待研究学者的产业影响力映射至(0,1)区间；综合计算归一化处理后的数据得到跨界流动概率值。该方法消除了主观感受的影响，打破了通过专家评议方法推荐到产业界的科研学者数量有限的限制，且使用的数据信息容易获取，保证了分析结果的客观性、全面性和可操作性。

技术领域

本发明涉及科技成果转化技术领域，特别涉及一种计算科研学者从学术界流动到产业界的方法。

背景技术

科技成果转化是国家创新体系研究的重要内容，是提高国家经济运行绩效的重要途径，有助于加快实施创新驱动发展战略。企业是经济活动的主体，对国家经济发展具有重要作用。创新是企业发展的生命，企业要有更大的发展,关键是依靠员工特别是高层次人才的不断创新，创新人才在企业发展中起着及其重要的作用。学者从学术界转型到产业界，为企业带来了极大的创新动力，促进了科技成果转化，提高了企业的科技创新能力，有助于企业在高新技术方面拥有自主的知识产权，赢得国际竞争中的主动权。在这种背景下，企业急需引进具有工程背景且专业对口的科研学者提供科技创新源动力，来提高产品的科技含量。设计科学合理的学者跨界流动计算方法不仅对企业精准人才挖掘至关重要，还有助于国家、地区和机构的科技人才培养和引进，提升它们的核心竞争力，还可以为国家制定布局学科领域和产业结构提供决策依据，实现国家治理体系和治理能力现代化，推动国家学术界和产业界的发展。

从已有的文献分析发现，促使学者流动到产业界的影响因素主要分为以下方面：学科领域偏向工程应用、工作环境科研资源竞争性强、工作单位与产业合作较多或鼓励产业合作、学者的资历高或社会资本丰富、学者的技术创新竞争力强或公共资源获取能力高、学者周围群体的影响力(比如，如果某一学者的同事去产业界的多，则该学者容易受到影响去产业界)。对这些影响因素进行深入分析，发现促使学者流动到产业界影响力较大的因素主要为学科领域偏向工程应用、学者的技术创新竞争力、学者周围群体的影响力。

现有为产业界推荐科研学者的方法主要是同行评议，该方法一方面需要邀请领域专家，费时费力；另一方面评议结果容易参杂专家的主观感受，影响了结果的客观性。此外，该方法容易受到同行专家的数量和交往圈大小等因素影响，使得被推荐到产业界的科研学者数量受到限制，不利于国家或者地区对学科领域和产业结构的研判和布局。

相关技术一中，提出了一种具有嵌入式注意机制的分层的职业路径感知神经网络模型，来预测一个人的下一个潜在雇主，以及他/她将在新职位上呆多久。相关技术二中，设计了一个神经网络框架来预测一个人的下一个雇主和职位。相关技术三中，设计了一种生存分析模型，来预测一个单位内部人才的离职和职业发展等行为。现有研究方法普遍针对人才的就职、离职、任期时间等人力资源管理问题进行分析和预测。这些方法主要集中于工作跳槽预测，由于学者从学术界转型到工业界与工作跳槽的本质特征不同，因此跳槽预测方法难以用于学者跨界流动。

基于此，为了协助企业引进具有工程背景且专业对口的科研学者提供科技创新源动力和产品科技含量，以及为国家或者地区对学科领域和产业结构的研判和布局提供数据支撑和指导，亟待一种自动计算科研学者从学术界流动到产业界的方法。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出一种学者跨界流动的计算方法，该方法消除了邀请领域专家的成本，提升了结果的全面性和客观性。