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摘要：本发明涉及大数据技术领域，具体地说，涉及一种基于大数据技术的科技成果转化平台。其包括：信息采集单元基于数据收集策略，收集技术需求数据和科技成果数据；数据处理中心使用ApacheSpark结合Pandas进行数据清洗转换，并使用Scikit‑learn和随机森林分类器，训练技术需求分类模型和科技成果分类模型；分类与匹配单元利用技术需求分类模型和科技成果分类模型对数据进行分类，并使用分类匹配函数引入时间相关性因子，并结合局部优化匹配匈牙利算法对分类结果进行匹配；管理转化单元管理科技成果的匹配。该基于大数据技术的科技成果转化平台通过精确分类技术需求和科技成果数据，并使用分类匹配函数进行匹配，优化资源配置，提高转化成功率。

主权项：1.一种基于大数据技术的科技成果转化平台，其特征在于，包括：信息采集单元（1），所述信息采集单元（1）基于数据收集策略，收集历史和最新的技术需求数据以及科技成果数据，将历史和最新技术需求数据和科技成果数据提供给数据处理中心（2）进一步处理；数据处理中心（2），所述数据处理中心（2）使用ApacheSpark结合Pandas对历史和最新技术需求数据和科技成果数据进行清洗与转换，并使用Scikit-learn和随机森林分类器，训练技术需求分类模型和科技成果分类模型；分类与匹配单元（3），所述分类与匹配单元（3）利用技术需求分类模型和科技成果分类模型，对数据处理中心（2）提供的最新技术需求数据和科技成果数据进行分类，并使用分类匹配函数，引入技术需求和科技成果的时间相关性因子，并结合局部优化匹配匈牙利算法进行技术需求与科技成果分类结果的匹配；管理转化单元（4），所述管理转化单元（4）用于管理科技成果的匹配转化过程；所述分类与匹配单元（3），包括数据分类模块和需求匹配模块；其中，所述数据分类模块使用技术需求分类模型和科技成果分类模型对最新技术需求数据和最新科技成果数据进行分类；所述需求匹配模块根据最新科技成果数据的分类与最新技术需求数据分类结果，使用分类匹配函数进行技术需求与科技成果分类结果的匹配；所述需求匹配模块使用分类匹配函数，引入技术需求和科技成果的时间相关性因子，并结合局部优化匹配匈牙利算法进行技术需求与科技成果分类结果的匹配，具体方法如下：S3.1、获取最新技术需求分类模型分类结果和特征矩阵以及获取最新科技成果分类模型分类结果和特征矩阵；S3.2、定义时间相关性因子为技术需求和科技成果的时间差异的函数，并根据时间相关性因子计算标签匹配度和余弦特征相似度，构建引入时间相关性因素的匹配度矩阵；S3.3、使用局部优化匹配匈牙利算法找到匹配度矩阵中的匹配对，并输出匹配对；所述S3.2中，计算标签匹配度和余弦特征相似度，构建匹配度矩阵，具体方法如下：时间相关性因子: ;其中，为技术需求的时间戳；为科技成果的时间戳；是时间尺度因子；标签匹配度： ；其中，为最新技术需求数据第条记录的预测标签；为最新科技成果数据第条记录的预测标签；余弦特征相似度： ；其中，为最新技术需求数据第条记录的特征向量；为最新科技成果数据第条记录的特征向量；为最新技术需求特征向量的欧氏范数；为最新科技成果特征向量的欧氏范数；匹配度矩阵： ；所述S3.2中，使用局部优化匹配匈牙利算法找到匹配度矩阵中的匹配对，并输出匹配对，具体方法如下：S3.2.1、对初步匹配对进行局部搜索，寻找和使得最大化，对每个匹配对，计算相邻元素的匹配度: ;S3.2.2、若局部搜索得到更优匹配对，则更新匹配对;S3.2.3、计算全局匹配： ;其中，是优化后的匹配决策变量，值为1时表示与匹配，为0时表示与不匹配；S3.2.4、将匹配的技术需求和科技成果数据对输出，形成最终的匹配对列表。

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