公开(公告)号：CN112650847A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN201910961978.7

申请日：2019-10-11

Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所

Inventor： 谢能付 ,  郝心宁 ,  熊炜 ,  徐倩 ,  吴蕾 ,  梁晓贺 ,  吴赛赛

IPC: G06F16/335 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开一种科技研究热点主题预测方法，根据与待测主题相关的科技研究主题词表对学科文献进行预处理，得到对应年份的分词文档，并将分词文档转换为二进制向量矩阵；利用频繁项集挖掘算法对二进制向量矩阵进行处理，得到频繁主题集合；对频繁主题集合进行过滤，得到热点主题集合；将热点主题集合转换为时序序列数据，根据时序序列数据，训练多个预测模型，并利用加权处理方法得到主题预测模型；根据主题预测模型预测待测主题出现的频率。本发明文采用基于领域主题词表的词语过滤，较为完善的归纳了科技研究领域特性，采用频繁项集算法对科技研究领域的热点主题进行识别，能够准确地预测未来时间内的热点主题。

公开(公告)号：CN112650847B

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN201910961978.7

申请日：2019-10-11

Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所

Inventor： 谢能付 ,  郝心宁 ,  熊炜 ,  徐倩 ,  吴蕾 ,  梁晓贺 ,  吴赛赛

IPC: G06F16/335 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开一种科技研究热点主题预测方法，根据与待测主题相关的科技研究主题词表对学科文献进行预处理，得到对应年份的分词文档，并将分词文档转换为二进制向量矩阵；利用频繁项集挖掘算法对二进制向量矩阵进行处理，得到频繁主题集合；对频繁主题集合进行过滤，得到热点主题集合；将热点主题集合转换为时序序列数据，根据时序序列数据，训练多个预测模型，并利用加权处理方法得到主题预测模型；根据主题预测模型预测待测主题出现的频率。本发明文采用基于领域主题词表的词语过滤，较为完善的归纳了科技研究领域特性，采用频繁项集算法对科技研究领域的热点主题进行识别，能够准确地预测未来时间内的热点主题。