[发明专利]一种面向异构时距的科学研究热点预测方法及系统有效
| 申请号： | 201910460301.5 | 申请日： | 2019-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN110188263B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 马艳;邹立达;齐达立;陈玉峰 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9532 | 分类号： | G06F16/9532;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 邓建国 |
| 地址： | 250002 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向异构时距的科学研究热点预测方法及系统，方法包括以下步骤：1)提取特征：在科技新闻网站、文献数据库爬取科技信息文章，并对文本数据进行向量表示与向量提取；2)分析预测需求：分析用户需要预测热点的时间跨度；3)生成预测模型：生成嵌入BP神经网路的RNN预测模型；4)训练预测模型：对嵌入BP神经网路的RNN预测模型进行逐层训练；5)生成预测结果：将数据输入训练后预测模型生成研究热点预测结果。该方法不仅能够感知任意时间跨度的出现的研究热点，为不同需求的科研人员提供研究方向；而且提出的嵌入式RNN预测模型，有较快的训练效率，可以基于最新数据实时训练模型，并迅速准确地返回预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 异构时距 科学研究 热点 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种面向异构时距的科学研究热点预测方法，其特征是，包括以下步骤：1)提取特征：在科技新闻网站、文献数据库爬取科技信息文章，并对文本数据进行向量表示与向量提取；2)分析预测需求：分析用户需要预测热点的时间跨度；3)生成预测模型：生成嵌入BP神经网路的RNN预测模型；4)训练预测模型：对嵌入BP神经网路的RNN预测模型进行逐层训练；5)生成预测结果：将数据输入训练后预测模型生成研究热点预测结果。
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