[发明专利]一种基于科研成果数据的人才能力刻画方法

摘要

本发明公开了一种基于科研成果数据的人才能力刻画方法，属于数据挖掘领域。本发明具体包括基于人才所发表论文的质量、发表时间、作者排序、被引用情况信息进行计算得到所有人才的论文能力；基于申请专利的受理状态、申请时间、发明人排序信息计算得到所有人才的专利能力；基于完成项目的类型等级、项目经费、完成时间、项目人员排序信息计算得到所有人才的项目能力；基于近年成果获得情况计算得到所有人才的活跃度；基于项目和专利实施情况计算得到所有人才的实践度；针对上述五个方面的计算结果进行归一化并用雷达图可视化表示。本发明适用于根据科研成果数据库实现人才科研能力画像的构建和可视化，有助于快速直观地了解人才的科研能力概况。

主权项

一种基于科研成果数据的人才能力刻画方法，其特征在于：通过对人才的科研成果数据进行论文能力、专利能力、项目能力、活跃度和实践度刻画，归一化处理并借助五个维度的雷达图进行直观显示人才各维度刻画结果，其具体步骤如下：步骤后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；步骤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：Wpapers(p)=Σpaperi∈IpaperLpaperi·e-λ·Ypaperi·βRpaperi·log2TCpaperi]]>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；Lpaperi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；TCpaperi表示论文paperi被引用次数；Ypaperi表示论文paperi发表时间到目前的间隔年数；Rpaperi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：Wpapers(p)=Σpaperi∈IpaperSpatenti·e-λ·Ypatenti·βRpatenti]]>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；Spatenti表示专利patenti受理状态的权值系数；Ypatenti表示专利patenti发表的时间到目前时间的间隔年数；Rpatenti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：Wprojects(p)=Σprojecti∈IprojectLprojecti·Pprojecti·e-λ·Yprojecti·βRprojecti]]>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；Lprojecti表示项目projecti的项目类型等级的权值系数；Pprojecti表示项目成果projecti的项目经费权值系数；Yprojecti表示项目成果projecti的完成的时间到目前时间的间隔年数；Rprojecti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；β为常系数；用于调整项目人员排序对项目能力的影响；2.4活跃度计算以论文、专利、项目三个能力刻画为基础计算活跃度；具体针对人才p的活跃度为近n年内该人才取得的论文、专利、项目科研成果的能力刻画分值的加权平均数，具体计算公式为：Wacivi(p)=13(θ1·Wpapers(p)n+θ2·Wpatents(p)n+θ3·Wprojects(p)n)]]>其中Wacivity(p)表示人才p的活跃度刻画分值；Wpapers(p)n表示近n年内人才p的论文能力刻画分值，具体公式为：Wpapers(p)n=Σpaperi∈IpapernLpaperi·e-λ·Ypaperi·βRpaperi·log2TCpaperi]]>Ipapern表示人才p科研成果中近n年的论文集合；Wpatents(p)n表示近n年内人才p的专利能力刻画分值，具体公式为：Wpapers(p)n=Σpaperi∈IpatentnSpatenti·e-λ·Ypatenti·βRpatenti]]>Ipatentn表示人才p科研成果中近n年的专利集合；Wprojects(p)n表示近n年内人才p的项目能力刻画分值，具体公式为：Wprojects(p)n=Σprojecti∈IprojectnLprojecti·Pprojecti·e-λ·Yprojecti·βRprojecti]]>Iprojectn表示人才p科研成果中近n年的项目集合；θ1、θ2、θ3为常系数，且满足θ1+θ2+θ3＝3，用于调整人才近n年论文能力、专利能力、项目能力对活跃度的影响；2.5实践度计算每一位人才的实践度计算以该人才论文能力、专利能力、项目能力为基础，计算专利和项目在该人才所有成果中的占比，具体计算公式为：Wpractical(p)=λ·(ω1·Wpatents(p)+ω2·Wprojects(p))(Wpapers(p)+Wpatents(p)+Wprojects(p))]]>其中Wpractical(p)表示人才p的实践度刻画评分；Wpapers(p)表示该人才p论文能力评分的值；Wpatents(p)表示该人才p专利能力评分的值；Wprojects(p)表示该人才p项目能力评分的值；ω1、ω2为常系数，用于调整人才专利能力和项目能力对实践度的影响；λ为常系数，用于调整最终结果范围；2.6归一化归一化的目标是将每一个人才的5个刻画分值归一化到0‑100之间并结合实际数据调整数据分布；为了突出人才水平层次、甄别优秀，并借鉴选拔性考试中的成绩正态分布规律，调整为分数段比率人数限制的正态分布；具体采用“等级赋分”的办法调整评分，使得所有人才在论文能力、专利能力、项目能力、活跃度、实践度的分值都尽可能地呈现正态分布；将0‑100区间分隔成若干个等级，每个等级对应的实际赋分区间按比例递增，将每个人才按照分值从大到小对应到每个等级中，每个等级人数呈现两头少、中间多；通过等级的赋分区间最大值、最小值，对应到等级的人才评分最大值、最小值求得最终归一化之后的值：步骤3.人才科研能力可视化将归一化后的论文能力、专利能力、项目能力、活跃度、实践度的评分，利用可视化工具中的五个维度雷达图，在实际知识库平台相关页面中展示。