[发明专利]基于注意特征的科技成果数量与主题的预测方法及系统

说明书

本公开属于计算机预测技术领域，提供了一种基于注意特征的科技成果数量与主题的预测方法及系统，包括以下步骤：获取科技人员的注意状态数据，所获取的科技人员的注意状态数据包括科技人员办公终端的输入与输出信息、科技人员工作时间的语音信息和科技人员在工位的时长；基于所获取的注意状态数据，构建注意状态的样本数据集；采用注意特征进行样本数据集的特征提取，基于时间敏感预测模型依据科技人员的注意状态数据的时间跨度进行时间片科研成果数量的预测，基于方向主题生成模型依据科研成果数量的预测结果和所提取的样本数据集特征生成科研主题关键词，实现科技成果数量与主题的预测。

技术领域

本公开属于计算机预测技术领域，具体涉及一种基于注意特征的科技成果数量与主题的预测方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

对于科学技术管理部门而言，科技成果的预测有着非常重要的意义。科学技术管理部门需要根据未来科技成果的输出，安排科研部门资金，推动生产部门技术升级，预测公司的利润提升。比如，当预测有较多知识产权成果时，应适当增加法律维权方面的资金，用于筛查侵权、维护知识产权；当有较多产品原型产出时，需要提前准备人员、资金、材料等，以便开展样品的规模化生产；当有较多论文、专著成果时，可提前预算嘉奖资金、宣传渠道等。

据发明人了解，科技成果的预测有一定的复杂性与困难度。首先，一个科技部门在某一段时间的工作质量数据不易获取。虽然一个单位中从事科学与技术研究人员的数量可以精确的统计，但每个人的工作状态不易获得。比如有的人员虽然是科技人员，但被临时抽调到管理岗位无法从事科技工作；有的人员虽然从事科技工作，但其有效工作时间及工作效率无法量化。然而，工作质量数据是科技成果预测的重要依据。其次，科技成果常以论文、专著、知识产权、报告、产品原型等形式展现出来，这决定当前工作的内容、质量对未来科技成果产出的影响有着不同的滞后性，比如报告、产品原型此类的成果会在短时间内反馈与认定，而论文专著、知识产权类型的成果，由于需要同行的评审，认定的时间往往比较长。因此，未来一段时间某个科技部门的成果输出不容易被准确地预测出来。

发明内容

为了解决上述问题，本公开提出了一种基于注意特征的科技成果数量与主题的预测方法及系统，针对科技成果预测困难、以及新出现的数据条件，设计了一种适应新条件的科技成果数量与主题的预测方法及系统，辅助科技管理者更好地预测未来的科技成果。

根据一些实施例，本公开的第一方案提供了一种基于注意特征的科技成果数量与主题的预测方法，采用如下技术方案：

一种基于注意特征的科技成果数量与主题的预测方法及系统，包括以下步骤：

获取科技人员的注意状态数据，所获取的科技人员的注意状态数据包括科技人员办公终端的输入与输出信息、科技人员工作时间的语音信息和科技人员在工位的时长；

基于所获取的注意状态数据，构建注意状态的样本数据集；

采用注意特征进行样本数据集的特征提取，基于时间敏感预测模型依据科技人员的注意状态数据的时间跨度进行时间片科研成果数量的预测，基于方向主题生成模型依据科研成果数量的预测结果和所提取的样本数据集特征生成科研主题关键词，实现科技成果数量与主题的预测。

作为进一步的技术限定，在构建注意状态的样本数据集之前，对所获取的注意状态数据进行预处理。

作为进一步的技术限定，设置时间片长度，分时段记录科技人员的注意状态数据。

作为进一步的技术限定，所述构建注意状态的样本数据集的过程为：

设置时间片长度，分时段记录科技人员的工作状态；

对科技人员进行人员标识，获取科技人员在时间片内的在工位时长、语音信息和办公终端的使用时间与信息；