【摘 要】
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目前科研热点预测严重依赖于本领域高级专业人员通过大量文献查阅与市场调研的方法确定。随着科技文章及文献数量的迅速增长,单纯人工跟踪和分析科研热点变得困难。简单的统
【机 构】
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山东电力研究院,国网山东省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“面向互联网开放域的弱监督关系抽取关键问题研究”(61703234),山东省高等学校科技计划项目“关注度驱动的证券市场短期炒作热点预测技术研究”(KJ2018BAN046)
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目前科研热点预测严重依赖于本领域高级专业人员通过大量文献查阅与市场调研的方法确定。随着科技文章及文献数量的迅速增长,单纯人工跟踪和分析科研热点变得困难。简单的统计方式如关键词和文本中词频较高的词来表示热点话题,耗时且准确性欠佳。基于机器学习算法且考虑数据时序变化的关系,提出一种科研热点预测算法。同时,为了缩短算法运行时间、提高执行效率,一种基于阈值的预测加速方法被加入预测框架。实验表明,提出的科研热点预测算法较基准算法查全率平均提高25.75%,查准率平均提高28.25%。
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