[发明专利]一种基于科研成果数据的人才能力刻画方法

说明书

技术领域

本发明属于数据挖掘领域,涉及用户画像技术,具体是一种基于科研成果数据的人才能力刻画方法。

背景技术

当前以中国知网、万方、维普为代表的学术论文知识库中已经比较完整地收集了论文、专利等科研成果数据。这些知识库提供了丰富的检索和分析功能，可以根据人才搜索并显示其相关的成果信息，但是不能清晰地给出人才的能力画像及可视化表达方法，用户必须通过逐一了解相关成果来分析人才的能力。为了让用户能快速直观地了解人才的能力概况，需要有一种基于成果的质量和数量等信息对人才的各方面能力进行智能分析的方法，并以可视化方式进行直观表达。

发明内容

本发明主要的目的在于提出一种基于科研成果数据的人才能力刻画方法。

本发明通过对科研成果数据库中人才的相关论文、专利和项目数据信息的统计分析，提出人才在论文能力、专利能力、项目能力、活跃度和实践度五个维度的刻画模型，通过各个维度的能力计算及归一化处理后用雷达图进行直观可视化表示。其具体内容如下：

1.人才科研成果数据预处理

基于科研成果数据库提取所有人才得到人才集合P，整理其中每位人才p的相关论文集Ipaper，相关专利集Ipatent和相关项目集Iproject。

2.人才能力刻画

2.1论文能力计算

针对人才p的所有相关论文集，根据论文的质量、发表时间、作者排序、被引用情况等信息，赋予不同的权重，然后进行加权计算每篇论文能力值，再将其所有相关论文能力值进行相加得到人才的论文能力，具体公式为：

其中p表示某一位人才；

Wpapers(p)表示人才p的论文能力；

Ipaper表示人才p相关的论文集合；

paperi表示人才p的单篇论文；

L_paperi表示论文paperi的质量系数，根据论文所发表期刊的学术水平来确定；

TC_paperi表示论文paperi被引用次数；

Y_paperi表示论文paperi发表时间到目前的间隔年数；

R_paperi表示人才p在论文paperi中的作者排序；

λ为常系数，用于调整年份对论文能力的影响；

β为常系数，用于调整作者排序对论文能力的影响。

2.2专利能力计算

针对人才p的所有相关专利集，根据专利的受理状态、专利申请时间、发明人排序等信息，赋予不同的权重，然后进行加权计算每项专利能力值，再将其所有相关专利能力值进行相加得到人才的专利能力，具体公式为：

其中Wpatents(p)表示人才p的专利能力刻画分值；

Ipatent表示该人才p相关的专利集合；

patenti表示表示人才p的单项专利；

S_patenti表示专利patenti受理状态的权值系数；

Y_patenti表示专利patenti发表的时间到目前时间的间隔年数；

R_patenti表示该专利patenti中该人才p的发明人排序；

λ为常系数。用于调整年份对专利能力的影响；

β为常系数。用于调整发明人排序对专利能力的影响。

2.3项目能力计算

针对人才p的所有相关项目集，根据项目的类型等级、项目经费、完成时间、项目人员排序等信息，赋予不同的权重，然后进行加权计算每项项目能力值，再将其所有相关项目能力值进行相加得到人才的项目能力，具体公式为：

其中Wprojects(p)表示人才p的项目能力刻画分值；

Iproject表示该人才p的相关项目集合；

projecti表示表示人才p的单项项目；

L_projecti表示项目projecti的项目类型等级的权值系数；

P_projecti表示项目成果projecti的项目经费权值系数；

Y_projecti表示项目成果projecti的完成的时间到目前时间的间隔年数；

R_projecti表示项目成果projecti中该人才E的项目人员排序；

λ为常系数。用于调整年份对项目能力的影响；