科技项目查重方法研究现状
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科技创新成果查询报告范文尊敬的领导:我是xxx,负责科技创新成果查询工作。
根据领导要求,我对本单位最近一段时间内的科技创新成果进行了查询和汇总,现将报告如下:一、科技创新成果情况1. 项目名称:智能家居控制系统项目简介:该项目利用人工智能技术,设计了一套智能家居控制系统,可以实现对家庭各种设备的远程监控和控制,提高了家庭生活的便利性和舒适性。
成果:已成功实现系统搭建和测试,目前正在进行市场推广和应用。
2. 项目名称:新型农业无人机项目简介:该项目研发了一款新型农业无人机,可以实现农田的精准施肥、喷药等作业,提高了农业生产效率和品质。
成果:已于去年投入使用,在农业生产中取得显著效果,受到了农民和专家的一致好评。
3. 项目名称:医疗智能诊断系统项目简介:该项目利用大数据和人工智能技术,开发了一套医疗智能诊断系统,可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案推荐。
成果:已通过临床验证,效果显著,部分医院已经引入使用。
4. 项目名称:新型节能材料项目简介:该项目研发了一种新型节能材料,具有优异的隔热和保温性能,可以广泛应用于建筑领域。
成果:已取得多项专利,产品在市场上受到了欢迎,有望成为未来建筑材料的重要代表。
二、科技创新成果总结通过对本单位最近一段时间内的科技创新成果进行查询和总结,发现单位在人工智能、大数据、新材料等领域取得了一些较为显著的成果,这些成果在促进科技进步、服务社会和推动经济发展等方面发挥了积极作用。
但与此同时,也存在一些问题和不足,比如技术转化不及时、市场应用不够广泛等,需要进一步加强研发和转化工作,提高科技成果的社会效益和经济效益。
三、后续工作建议1. 加强科研团队建设,培养一支高水平的科研团队,提高科研能力和水平。
2. 拓展合作渠道,与社会各界建立广泛而深入的合作关系,促进科技成果的转化和应用。
3. 完善科技管理制度,建立健全的科技管理机制,提高科研效率和成果转化率。
4. 加大对科技创新的投入,增加科研经费支持,为科技创新提供更好的资源保障。
科技项目研究方法(原创版4篇)《科技项目研究方法》篇1科技项目研究方法有多种,不同的研究方法适用于不同类型的科技项目。
以下是一些常见的研究方法:1. 文献研究法:通过对已有文献的收集、整理、分析和利用,了解相关领域的研究现状和发展趋势,为科技项目的开展提供参考和借鉴。
2. 实证研究法:通过实验、观察、调查等手段,对研究对象进行实际操作和测量,以验证理论或假设的正确性。
3. 案例研究法:通过对特定案例的分析和总结,揭示其成功或失败的原因,为科技项目的实施提供经验和教训。
4. 系统分析法:通过对系统内各要素的相互作用和相互关系进行分析,寻找系统优化和改进的方法。
5. 模拟仿真法:通过建立数学模型或物理模型,模拟现实世界中的现象或过程,以验证理论或方法的可行性。
6. 数据分析法:通过对大量数据进行分析和处理,揭示其中的规律和趋势,为科技项目的开展提供决策依据。
7. 综合集成法:将多种研究方法综合运用,相互补充,以提高研究效率和准确性。
《科技项目研究方法》篇2科技项目研究方法主要分为五种:1. 文献研究法:对关于研究对象的相关文献进行查阅、分析和研究,从而得到对于该研究对象的初步认识。
2. 实证研究法:通过对研究对象的具体操作,观察其变化规律及特点,分析其因果关系,得出结论。
3. 案例研究法:根据实际情况进行调查,详细记录所发生的事件,并在此基础上进行分析研究。
4. 描述性研究法:研究者需要在对研究对象进行深入调查了解的基础上,运用科学的理论和方法,对他进行全面而深入的描述。
5. 探索性研究法:通过运用多种方法对研究对象进行探索性研究,从而得出结论。
《科技项目研究方法》篇3科技项目研究方法有很多种,这里为您简单介绍几种:1. 文献研究法:通过对权威文献的系统阅读、分析和综合,提出自己的观点和理论基础。
2. 实证研究法:通过观察、访谈、问卷等方式,对研究对象进行真实、客观的调查、了解,以获取有关事物本质和规律的实际资料。
工程项目查重系统的相关应用分析随着工程项目的不断增多,工程项目的查重工作变得日益重要。
工程项目的查重工作主要是为了保证工程项目的质量和安全,确保项目的可持续发展。
而随着科技的发展,工程项目的查重工作也得到了不断的改进和提高。
工程项目查重系统的应用成为了一种趋势。
本文将对工程项目查重系统的相关应用进行分析,并探讨其在工程项目中的作用和价值。
一、工程项目查重系统的概述工程项目查重系统是指利用计算机技术和相关软件对工程项目的设计图纸、项目方案和施工图纸等进行查重的一种系统。
通过对比不同文档的相似度和重复度,确定是否存在抄袭、盗用他人设计和廉价行为。
工程项目查重系统能够帮助相关部门对工程项目进行及时监督和评估,保障工程项目的质量和安全。
二、工程项目查重系统的应用1. 提高工程项目质量工程项目查重系统可以及时发现工程设计、施工图纸等文档的抄袭和盗用行为,帮助相关部门对工程项目进行质量控制和风险防范。
通过及时发现问题,可以避免施工图纸的错误和不合理性,提高工程项目的质量和安全系数。
2. 提高工程项目效率工程项目查重系统能够帮助工程项目管理人员快速确定文档的重复度和相似度,避免了人工对比的繁琐工作。
并且能够帮助项目管理人员及时发现问题,加快问题的解决速度,提高工程项目的工作效率。
三、工程项目查重系统的优势1. 自动化工程项目查重系统是基于计算机技术和相关软件开发的一种系统,能够对文档进行自动化的查重和对比工作。
省去了人工对比的繁琐工作,提高了工作效率。
3. 全面性工程项目查重系统能够对工程项目中的各类文档进行全面的查重和分析,并给出详细的报告和建议。
能够帮助相关部门全面了解工程项目的问题和风险。
4. 及时性工程项目查重系统能够及时发现问题,并提供实时的监控和报警功能。
能够帮助相关部门及时做出反应和调整,避免事故的发生。
四、工程项目查重系统的发展趋势1. 大数据分析随着大数据技术的发展,工程项目查重系统也将借助大数据分析技术,进一步完善其查重和监控功能。
石河子大学图书馆科技查新的回顾与发展对策张利;樊露露【摘要】对石河子大学图书馆科技查新站1995年至今的查新项目进行了统计分析,回顾了该站在开展科技查新业务中取得的成就,并针对当前科技查新业务中存在的主要问题提出了相应的对策.【期刊名称】《农业网络信息》【年(卷),期】2010(000)008【总页数】2页(P60-61)【关键词】科技查新;回顾;发展对策【作者】张利;樊露露【作者单位】石河子大学图书馆,石河子,832003;石河子大学图书馆,石河子,832003【正文语种】中文【中图分类】G3501 引言科技查新作为科技管理和评估的一个重要环节,在科研立项、科技成果的鉴定、评估、验收、转化、奖励等方面都起着重要作用。
石河子大学图书馆科技查新工作开始于20世纪90年代初,1995年获得省级查新资质,目前主要承担兵团各企事业单位的科技查新工作。
以下对1995年以来的查新项目进行统计分析,回顾了该站科技查新业务的发展历程,从侧面反映出兵团科研工作的一些状况,从而为更好地开展查新工作提供参考。
2 查新项目统计分析本研究的数据来源于石河子大学图书馆科技查新站1995至2008年的查新项目存档原始资料,从各年度查新项目的数量、学科分布、查新用途等方面进行统计(见表1)。
2.1 科技查新数量1995-2008年累计完成科技查新项目1092项,年度间完成科技查新项目数量变化较大,具体如下:1995-1997年度间呈逐年上升趋势,由1995年完成科技查新10项增长到1997年的76项;1998年与1997年有减少的趋势,1998年为40项,与上年相比减少了36项;1999较1998年有较多增长,与上年相比增加了53项;2003-2008年度间呈逐年上升趋势,由2003年完成科技查新项目47项增长到2008年的160项,特别是2006-2008年度间,完成查新项目较多,均在120项以上。
2.2 查新项目学科分布根据中国图书馆分类法 (第四版)对查新项目进行了学科分类。
科技文献检索报告科技文献检索是科学研究中非常重要的一环。
通过检索,研究者可以快速获取到相关领域最新的研究成果和学术论文,为自己的研究提供有力的支持。
本文旨在对科技文献检索的方法和常用的数据库进行介绍,以及如何利用检索结果进行科学研究。
一、科技文献检索的方法科技文献检索常用的方法有关键词检索和引用链追溯。
关键词检索是根据研究者设定的关键词进行文献搜索。
在设定关键词时,应尽量选择准确、具有代表性的词语,以提高检索结果的可靠性。
引用链追溯是通过分析已有文献中的引用关系,找到与研究主题相关的文献。
这种方法对于追溯某一研究成果的影响力和引用情况非常有帮助。
二、常用的科技文献数据库1.中国知网(CNKI):作为国内最大的综合性文献服务平台之一,CNKI集文献检索、学术期刊、会议论文等资源于一体。
无论是语言、文献数量还是学科覆盖面都相当广泛,对于绝大多数学者而言,CNKI是不可或缺的数据库之一。
2.万方数据:万方数据也是国内较大的综合性文献服务平台之一,拥有超过1亿篇文献,覆盖了包括自然科学、社会科学和工程技术等学科领域。
3.Scopus和Web of Science:Scopus和Web of Science是国际上广泛使用的两个综合性文献检索平台,它们都拥有大量的国际期刊、会议论文和专利信息,对于涉及国际化研究的学者而言,这两个平台是十分重要的资源。
三、如何利用科技文献检索结果进行科学研究科技文献检索结果对于科学研究具有重要的指导意义。
通过分析检索结果,研究者可以了解到相关领域的研究热点和前沿动态,进一步形成自己的研究思路。
此外,检索结果还可以用于确定研究方向和目标,为编写论文提供素材和参考。
在阅读检索结果时,研究者应注重筛选和归纳,提取出与研究主题相关的内容,并对文献进行适当的比较和分析。
在利用检索结果进行科学研究时,需要注意的是遵循学术道德和避免剽窃。
研究者应该遵循学术规范,尊重他人的研究成果,引用文献时要正确标注出处。
项目结题中科技成果查新情况及自评在项目结题报告中,对科技成果的查新情况的描述是非常重要的,这可以体现项目的创新性和科研价值。
此外,结合项目的实际情况,进行自评是不可或缺的一部分,可以用于总结项目的取得成果以及项目的不足之处。
以下是一份参考内容,供您参考:一、科技成果查新情况在项目初期,我们进行了广泛而深入的文献查阅,以了解相关领域的研究现状和前沿成果。
我们主要通过查阅重要期刊、国际会议论文、专利数据库以及其他学术资料,了解最新的科研动态和重要发现。
我们从以下几个方面对科技成果进行了查新:1.研究现状:我们首先对相关领域的研究现状进行了全面的了解。
我们发现,该领域的研究主要集中在XX方面,其中有一些重要的突破已经取得,比如XXXXXXX。
然而,我们也发现了一些局限性和未解决的问题,比如XXXXX。
2.前沿成果:我们紧密关注最新的研究动态和前沿成果,希望能够在项目中应用这些研究成果。
我们发现,在XX方面,有一些非常有前景的研究成果已经取得,比如XXXXX。
我们深入研究了这些成果的理论基础和实验验证,发现它们与我们的项目目标有很高的契合度。
3.技术应用:在项目中,我们还关注了相关技术的最新应用情况。
我们发现,一些创新技术已经在工业界得到了广泛应用,比如XXXXX。
通过分析这些应用案例,我们对项目的技术可行性进行了评估,并得出了积极的结论。
二、自评自评是对项目自身工作的评价,包括项目的创新性、科研价值、实施方案、技术可行性等各个方面。
在自评中,我们可以客观地评估项目的优点和不足之处,为结题报告提供一个全面的总结。
1.创新性:我们的项目具有一定的创新性。
通过对现有技术的深入研究和分析,我们提出了一个全新的解决方案,并成功地应用于实际问题中。
这种创新性解决方案在该领域具有一定的独特性,并且能够填补了某个方面的研究空白。
2.科研价值:我们的项目在科研价值方面表现出色。
通过深入分析现有研究成果和技术应用案例,我们发现了一些局限性和未解决的问题,并提出了解决这些问题的新方法。
工程科技管理前沿查重要求现在这个时代,科技进步真的是飞快,咱们一不小心就跟不上了。
不过,今天要聊的可不是让你看得眼花缭乱的那些高科技,而是一个更接地气、跟咱们的工作和生活都息息相关的话题——工程科技管理。
这东西听起来挺专业的,但说实话,一点也不难懂,咱们就从最简单的角度来聊聊。
别看它名字里有“管理”两个字,实际上就是把那些新奇的科技项目给管好,别让它们跑偏了,让这些科技更好地服务社会,提升咱们的生活质量。
说到管理,谁不想干得漂亮对吧?但这其中可不是简单的“听话”就行。
管理的核心,最重要的就是要跟时俱进,知道科技的新动态。
你想,咱们现在吃的饭都有可能是智能炒锅炒出来的,那你能想象一下,一些科技项目如果不受控,搞不好连饭都做不好。
工程科技管理的好坏,直接关系到一个项目是不是能按时交付,质量是不是能保证,能不能顺利进入市场。
就拿一些高大上的建筑项目来说,一旦计划不周、管理不到位,结果就是“半路出家”,不是烂尾就是质量堪忧,最后不仅是投资人哭,连周围的老百姓也得遭殃。
很多人可能会问,工程科技管理的“难”在哪里呢?其实吧,问题就出在“把控”这两个字上。
因为你说一个科技项目,其实它就像一个脆弱的小宝宝,你要从一开始就好好照顾它,才能确保它成长得健康顺利。
就像你种的那棵小树苗,早期可能你只需要水和阳光,但它长大后,要面对的风雨可不少。
比如说,科技管理不是单纯的“计划”和“执行”这么简单,而是要应对层出不穷的意外情况,像是市场需求变化、技术更新迭代,甚至是管理团队之间的小摩擦。
如果不及时处理,那个项目可能就得“死翘翘”了。
所以啊,工程科技管理的“精髓”就在于灵活应变和预见问题。
你可不能指望每个项目都一帆风顺,万一出了什么差错,管理者要站出来,快速找到解决办法。
这一点,常常比那些高大上的技术要重要。
你说,程序员写代码再牛,后台的系统不稳定,出了问题,用户也得抱怨。
可是,真正做管理的,得提前考虑到这些不稳定因素,才能把项目跑得更顺利,确保一切都能按部就班地推进。
实验报告查重方法1. 引言在科研和学术领域,写作是一个非常重要的环节。
为了确保学术作品的质量和高水平,查重是必不可少的一项任务。
查重主要是为了避免学术不端行为,比如抄袭、剽窃等。
随着互联网的发展,获取信息变得更加容易,查重技术也在不断发展和完善。
本实验报告将介绍几种常见的实验报告查重方法,以及它们的优缺点和适用范围。
2. 简单比对方法简单比对方法是最常见的查重方法之一。
它主要是基于比较两篇文档之间的相似度。
具体步骤如下:1. 将待查重的实验报告和已知原始文档进行分词处理,生成词袋模型;2. 利用词袋模型计算两篇文档之间的相似度,例如使用余弦相似度进行计算;3. 判断相似度是否超过某个阈值,如果超过则认为存在抄袭或剽窃。
简单比对方法的优点是原理简单、易于实现,但也存在一些缺点。
首先,它只能检测基于词汇层面的抄袭,对于改变了句子结构、调整了词语顺序的抄袭难以发现。
其次,如果原始文档没有被收录在数据库中,那么无法进行比对。
因此,简单比对方法在实际应用中可能存在一定的局限性。
3. 基于语义的方法为了弥补简单比对方法的缺点,研究者们提出了基于语义的方法来进行查重。
该方法主要通过对文本的语义信息进行分析和比较来判断是否存在抄袭。
基于语义的方法可以细分为几种不同的技术,如逐句比对、段落比对和篇章比对等。
其中,逐句比对是最常用的一种方法。
具体步骤如下:1. 对待查重的实验报告和已知原始文档进行分句处理,生成句子列表;2. 利用自然语言处理的技术,对句子进行语义分析,得到每个句子的语义向量;3. 计算待查重句子与原始文档中的每个句子的相似度,可以使用余弦相似度等方法;4. 判断相似度是否超过某个阈值,如果超过则认为存在抄袭或剽窃。
相比于简单比对方法,基于语义的方法具有更高的查重准确度。
它可以检测到改变句子结构、进行语义替换的抄袭情况。
然而,该方法也存在一些挑战,如语义分析的复杂性和计算相似度的时间复杂度等。
4. 混合方法为了充分利用各种查重方法的优点,研究者们提出了混合方法来提高查重的效果。
科技项目查新报告概述科技项目查新是一项重要的研究工作,旨在了解科技项目的最新动态,深入分析项目的技术特点和市场前景,从而为项目的研发、推广和应用提供决策依据和参考。
本报告将重点介绍我国科技项目查新的现状和趋势,并分析未来科技项目查新的发展方向。
一、科技项目查新的现状科技项目查新是一项复杂而关键的工作。
目前,我国科技项目查新主要依靠专业人员的手工检索和筛选。
通过访问数据库和各类文献,查找相关的技术报告、专利文件和学术论文等,以获取项目的最新进展和相关信息。
然而,手工查新存在一些问题。
首先,人工检索难以满足快速和准确的需求,尤其是在大规模的项目查新中。
其次,手工检索容易受到主观因素的影响,可能偏离项目的实际需求。
同时,手工检索也需要耗费大量的时间和人力资源。
二、科技项目查新的趋势随着科技的快速发展,科技项目查新也在不断演化和改进。
以下是科技项目查新的几个趋势:1. 自动化技术的应用:随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展,自动化技术在科技项目查新中的应用越来越广泛。
例如,利用机器学习算法和大数据分析,可以自动化地从海量文献中提取项目相关的信息,大大提高了查新的效率和准确性。
2. 多源信息综合利用:传统的科技项目查新多依赖于文献数据库和专利数据库,但这些信息并不能覆盖所有的项目资料。
未来的科技项目查新将更加注重多源信息的综合利用,包括社交媒体、企业官网、专家咨询等,以获取更全面和准确的项目信息。
3. 数据可视化分析:科技项目查新所得到的信息往往是庞大和复杂的,如何将这些信息进行有效地呈现和分析是一个挑战。
数据可视化技术可以将这些复杂的信息以图表、图像或动画的形式清晰地展示出来,帮助决策者更好地理解项目的状态和趋势。
4. 跨学科的研究方法:科技项目往往涉及多个学科和领域的知识,因此,跨学科的研究方法在科技项目查新中具有重要意义。
通过结合不同学科的理论和方法,可以更全面地分析项目的技术特点和市场前景,为项目的进一步发展提供更有力的支持。
浅析科技项目查重方法的研究与现状
摘要:随着我国现代化的快速发展,科研课题重复立项、判定科技成果新颖性与先进性等现象引起了相关部门的重视,如何为科研立项、科研成果鉴定、科技奖励评审等提供可靠的情报评估,科技查新成为国家与各地市科技部门的一项重要工作而突显出来。
关键词:科技项目查重专家遴选非分词 tf-idf
中图分类号:g642 文献标识码:a 文章编号:1673-9795(2013)05(a)-0000-00
我国于1985年开始启动科技查新工作,在这20多年的发展过程中,已拥有相当规模数量的各级查新资质的查新咨询机构,其中有原国家科委1990、1994和1997年分3批授权的38家国家级科技查新咨询单位,有2批卫生部在1993、1998年分确认的25
家医药卫生查新咨询单位、还有教育部于2004、2005、2007、2009年先后分4批对高校系统的67家查新机构进行了统一认证。
科技查新是国家科技部为了避免科研课题重复立项和客观正确
地判别科技成果的新颖性、先进性而设立的一项工作,它为科研成果鉴定、科研立项、科技奖励评审等提供了可靠的情报评估,所以受到国家及各省科技行政主管部门的重视。
目前,常采用的查新方法有:多目标决策的专家遴选算法、基于非分词技术的查重、查重中特征词tf-idf值计算方法。
1 专家遴选多目标决策
对于科技项目评审的公平、公正、有效性和权威性,专家遴选算
法能为科技评价服务平台遴选出优秀的专家。
通过对专家所属学科分配、专家回避、多目标优化遴选专家、专家权系数计算方法及专家遴选算法的性能分析等方面的设计,建立了一个完整的理论框架体系,其中包括专家遴选的指标体系、专家遴选算法的多目标优化数学模型等。
1.1 基于层次分析法的专家遴选算法
为了能够遴选最终适合评议的评审专家,遴选专家需要解决一系列的子问题:首先,通过影响因素建立指标体系中的专家数据库,确定专家的指标体系;其次,通过层次分析法获得指标权重的计算;然后,利用线性加权和的方法获得专家的综合评价分数;最后,对每个指标值进行标准化,得到专家遴选的决策矩阵。
通过以上过程,计算出每个专家的综合评价值并对专家进行排序,得到遴选专家的顺序。
在这个过程中,我们还需要计算每项指标的权重,使用何种评价方法得到专家的综合分数以及通过此综合分数来遴选最终适
合评议的评审专家。
在实际项目评审过程中,我们通常按照项目的学科范围和一些回避条件进行初始化专家库对专家进行筛选,再利用回避条件删除一些专家信息,由此来减少遴选专家的时间和缩小选择专家的范围。
基于层次分析法的专家遴选算法流程图如下图所示:
2 基于非分词技术的查重
要实现科技项目查重,可以从一个科技项目的申请书入手,利用计算机技术自动计算该申请书与其他申请书的相似度,从而找到与
该申请相似的其他申请或已立项项目,即科技项目查重。
在经典关联规则挖掘中,频繁项表示一种模式,可以用来代表某类交易。
相比于一般频繁项,频繁闭项集的闭包性使其代表更强的特征。
在计算科技项目申请书的相似度时,需要这样的明显特征用来区别不同类别的科技项目申请书。
2.1 算法概要
从宏观上看,本算法可以分为以下步骤:
①清理科技项目申请书;②构建表示科技项目申请书集的后缀树(c-suffixtree);
③从 c-suffixtree 中挖掘出频繁闭项集;④用频繁闭项集作为科技项目申请书的特征点构建 fcsnv;⑤通过计算 fcsnv 的相似度来得到科技项目申请书的相似度。
一般一篇科技项目申请书,是由一段段的中文的构成的,中间掺杂了许多符号、数字、标点、图形、公式甚至是英文文本。
而这些数字、符号、图形和公式的可比较性甚至是可识别性都很差,因此在清理过程中最好将其清理掉。
在科技项目申请书中的英文常是某个中文专业词所对应的英文词汇,因此在清理过程中将在后缀树能够识别出中文词的背景下的多余的英文去掉。
因此为了尽可能多的找到有意义的相同点,在清理过程中必须保留分句的结构。
同时为了便于后缀树的创建,每一个句子都必须以唯一的字符结尾,因此在完成清理过程后,在每一个分句末尾都要添加字符“$”。
2.2 c-suffixtree 构建算法
为找出全部科技项目申请书中相同点的词或句子,必须构建科技项目申请书集的后缀树(c-suffixtree)。
该方法在数据结构上,为了保留信息为挖掘频繁闭项集所用,在节点中充分记录了后缀树中所表示字符串的各种信息。
在构建后缀树的时候需要进行字符串比对,但是如果将字符串直接存储到后缀树中,无疑将会重复消耗大量的内存,这是因为排序在前的后缀树包含排序在后的后缀树。
2.3系统框架
在.net 平台下实现了该算法,系统框架如图所示。
后缀树的构建需要花费大量的时间,因此利用.net 平台下的远程调用技术(remoting)在初始化的时候就在内存中构建了一个名为 obj 的对象(object),该对象用来实现前述的科技项目查重算法,并保留了目前数据库中的科技项目申请书集的后缀树,如果有新的科技项目申请书加入,只需要将该后缀树和新的科技项目申请书的后缀树合并即可得到新科技项目申请书集的后缀树。
总之,科技项目查重问题看作是中文文本相似度计算问题,从解决中文文本相似度计算的角度出发,基于非分词计算也是科技项目查重算法的算法之一。
3 tf-idf值算法
使用空间向量模型方法对申请的科技项目进行查重通常要对对文本进行分词。
我们通常采用根据某个特征评估函数的方法来计算各个词的特征得分,即权值,然后对这些特征进行排序选取,把若干个分值最高的做为特征词。
为了降低向量空间维数,提高文本处
理效率,就需要在不损害文本核心信息的情况下减少要处理的单词数。
tf-idf(term frequency-inverse document frequency)是一种统计方法用以评估一个词对于一个文件集的重要程度,其中tf 即词频,计算该词描述文档内容的能力;idf即反文档频率,计算该词区分文档的能力。
tf-idf可做以下假设:如果一个词在该文本中出现了多次,则可能出现在在另一个同类文本中的次数概率也很大,反之亦然。
所以,我们在特征空间坐标系中取tf词频作为测度来体现同类文本的特征。
考虑到区别不同类别单词的能力,
tf-idf引入了逆文本频度idf。
idf只要认为某单词出现的频数越小,那么区别不同类别文本的能力就越大。
因此,用tf和idf的乘积作为特征空间坐标系的取值测度,并用它完成对权值tf的调整以突出重要单词抑制次要单词。
4 基于层次聚类的科技项目分类与查重研究
基于层次聚类的科技项目分类模型在对项目进行聚类处理时,首先通过比较项目申报书的关键词词频统计向量对项目之间的相似度进行计算;然后将所得的相似度分布曲线用最小二乘法对其进行拟合,并求得曲线的拐点作为层次聚类的阈值参数;最后使用层次聚类算法在不同的粒度下逐层聚类,构造成层次树形结构,实现了不同粒度下的项目分类。
4.1聚类分析
聚类(clustering)是对物理的或抽象的对象集合分组的过程。
为了使得同簇内部的任意两个对象之间尽可能地相似,而不同簇中的两个对象之间尽可能地不同,该方法采用数学方法对数据对象属性间的相似度进行定量分析,进而以此为据将一个数据集合理地划分为若干簇。
使用聚类生成的簇来对原数据集合进行描述,可以有效地使这类问题得以简化。
聚类的形式化描述如下:
聚类分析是数据分析中的一种重要技术,它主要研究从给定的数据集合中研究数据对象之间的内在联系。
4.2主要聚类算法分类
目前常用的聚类方法主要包括以下五种:划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等等。
利用层次聚类的方法在对科技项目进行查重处理时,有效利用了项目本体相似度来计算模型和层次聚类的结果,以此提高查重的高效性与科学性。
5 总结
对于我国科学技术的持续发展的现状,各种类别的科学技术研究项目、科技成果的评审越来越多,能否保证这些评审客观、公平、公正的进行,对于这些项目、成果评审的主体一评审专家的选择就显得尤为重要,本文针对这些现状详细分析与研究了目前四种常用的科技项目查重的方法,不管是基于哪种方法都必须开始要有一个非常全面、公平、公正的指标体系以及不断完善的方法与制度。
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