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申请/专利权人：杭州湘云信息技术有限公司

摘要：本发明实施例公开了高校科研数据管理方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取各种来源的科研数据，并进行汇总，以得到汇总结果；对汇总结果进行真实性、有效性的质量分析，以得到分析结果；对分析结果为真实且有效的汇总结果进行提取关键信息，以得到提取结果；确定科研项目相关的科研影响因子；根据科研影响因子以及提取结果生成项目成果评估指标；获取申报信息；计算项目成果指标与申报信息的匹配程度；当匹配程度满足设定要求，则生成项目申报通知信息，并发送至终端，以在终端显示。通过实施本发明实施例的方法可实现对高校科研数据进行深度挖掘和有效管理，智能匹配本校科研项目与申报项目，提升高校科研项目的管理效率。

主权项：1.高校科研数据管理方法，其特征在于，包括：获取各种来源的科研数据，并进行汇总，以得到汇总结果；对所述汇总结果进行真实性、有效性的质量分析，以得到分析结果；对所述分析结果为真实且有效的汇总结果进行提取关键信息，以得到提取结果；确定科研项目相关的科研影响因子；根据所述科研影响因子以及所述提取结果生成项目成果评估指标；获取申报信息；计算项目成果指标与所述申报信息的匹配程度；当所述匹配程度满足设定要求，则生成项目申报通知信息，并发送至终端，以在终端显示；所述对所述汇总结果进行真实性、有效性的质量分析，以得到分析结果，包括：获取汇总结果的来源途径；根据所述来源途径确定有效性影响数值，并根据有效性影响数值确定所述汇总结果的有效性；根据所述来源途径确定发布起始地址；根据所述发布起始地址确定原文信息，并生成补充资料信息，发布至相关人员所持有的终端，以由原文发布者补充资料；对于学术新闻发布的起始地址查找到学术新闻的原文内容，对于这一类需要相关人员提供参与学术新闻的证据；对于实验数据确定的原文信息，则需要科研相关人员提供实验的相关记录，产品照片或者科研项目进度条；根据所补充的资料确定汇总结果的真实性；对所补充的资料输入至已训练的模型中进行关键内容的提取，当关键内容与学术新闻或实验数据匹配得上，则确定该汇总结果属于真实的；具体地，判断是否匹配得上，则需要从照片上提取关键的信息，对于学术新闻所提供的照片证据，从人员照片以及现场照片确定照片对应的学术新闻内容，当确定的内容与学术新闻匹配得上，则确定为汇总结果是真实的，对于产品照片则采用人工审核进行信息提取；所述对所述分析结果为真实且有效的汇总结果进行提取关键信息，以得到提取结果，包括：根据所述分析结果为真实且有效的汇总结果确定科研项目技术的成熟度，以得到成熟度关键词；科研项目技术的成熟度对专利数量、时间、论文的数量和时间、期刊的数量和时间以及学术新闻的关键词分析确定，当专利时间距离当前时间的差值未超过某一阈值，且在近一段时间内未发布专利，则表明当前的科研项目技术处于技术萌芽阶段或技术研发阶段；再结合论文以及期刊的数量和时间确定当前的科研项目技术处于技术萌芽阶段或技术研发阶段；在近一段时间内未发布专利、论文、期刊，而且在之前已经发布符合要求数量的专利、论文、期刊，还需要从学术新闻中进行语义分析，提取出是否出现已完结、已落地相关字眼，以确定科研技术的成熟度；确定科研项目技术所属的领域以及研究方向的关键信息，以得到领域方向关键词；领域方向关键词从汇总结果中的专利所归属的分类号确定领域和研究方向，从期刊以及论文中提及的领域和研究内容确定关键词，具体地，首先从科研项目数据所提及的领域以及研究方向确定关键词，再利用专利、期刊以及论文所归属的技术和研究方向对科研项目数据确定的关键词进行扩展，重复的则去除，确定这些关键词是否有同类的技术领域和研究方向，以此确定完整的领域方向关键词；确定科研项目的研究人员相关信息，以得到人员关键词；确定科研项目的核心技术关键信息，以得到技术关键词；对于核心技术关键信息的提取，通过对科研项目数据基于语言模型过滤文本数据以确定第一候选词集合，再利用预先构建好的技术知识图谱从第一候选词集合中筛选出属于技术知识图谱节点的词语，并从这些词语中筛选出出现在科研项目数据中次数符合要求的词语，确定第二候选词集合，从第二候选词集合筛选出在专利的发明内容或实用新型内容部分出现，且在期刊以及论文中出现的词语，以得到第三候选词集合，对于第三候选词集合还需要采用近似词的扩展，且需要对应的科研人员进行纠正；所述确定科研项目相关的科研影响因子，包括：获取科研项目现有的科研影响因子的数值，以得到初始数值；根据所述领域方向关键词以及所述技术关键词确定所述科研项目所发布的期刊是否合理；当所述科研项目所发布的期刊合理，则确定所述初始数值是科研项目相关的科研影响因子；当所述科研项目所发布的期刊不合理，则根据所述领域方向关键词以及所述技术关键词重新确定符合科研项目的期刊，并发布科研项目相关的论文，以重新获取科研项目现有的科研影响因子的数值，以得到初始数值；所述根据所述科研影响因子以及所述提取结果生成项目成果评估指标，包括：组合所述科研影响因子以及所述提取结果，以形成初始指标；发送所述初始指标至科研项目相关人员所持有的终端，以由科研项目相关人员所持有的终端进行确认，以形成确认信息；接收所述确认信息，当所述确认信息中有存在调整的内容，根据调整的内容进行分析确认，并根据分析确认结果结合所述确认信息生成项目成果评估指标；所述计算项目成果指标与所述申报信息的匹配程度，包括：对所述申报信息进行关键词提取，以得到申报关键词；对所述申报关键词以及所述项目成果指标采用学科知识图谱确定技术匹配程度；对所述申报关键词中的技术领域和研究方向与所述项目成果指标中的领域方向关键词确定领域方向匹配程度；使用项目成果指标内的技术关键词寻找与其关联程度最高的学术知识图谱节点，形成第一学术知识图谱节点集合；使用所述申报关键词内的技术关键词寻找与其关联程度最高的学术知识图谱节点，形成第二学术知识图谱节点集合；将第一学术知识图谱节点集合以及第二学术知识图谱节点集合计算领域方向匹配程度；对所述申报关键词中的人员信息与所述项目成果指标中的人员关键词计算人员匹配程度；将所述技术匹配程度、领域方向匹配程度、人员匹配程度以及科研影响因子进行加权求和，以确定匹配程度；只要技术匹配程度、领域方向匹配程度、人员匹配程度其中一个为零，则当前的匹配程度为0；若技术匹配程度、领域方向匹配程度、人员匹配程度都不为零，则采用历史经验确定技术匹配程度、领域方向匹配程度、人员匹配程度以及科研影响因子的权重值，并进行加权求和，确定匹配程度；这个历史经验采用评审老师给出的评分标准确定不同申报项目所看重的内容，以此确定权重值，这些权重值会根据每次评分标准进行自学习更新，采用无监督学习方式进行学习，得到最佳的权重值。

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