在第一期的專題中，我們從全局上介紹了學科大數(shù)據分析與服務平臺的整體框架和體系結構，大家對我們學科產品的架構、價值應該有了一定的了解。這一期讓我們一同來看看智能算法在學科上發(fā)揮了什么樣的價值？

智能科研管理 精準匹配勢在必行

目前各大高校在進行科研管理時，通常采用人工填報的方式記錄科研成果，因此普遍存在錯報、漏報、填報不及時的問題。一直以來，各大高校也在積極探索是否有一種智能方法可以有效解決這些問題。三盟科技大數(shù)據學科分析與服務平臺中的科研管理系統(tǒng)板塊，立足高?？蒲谐晒F(xiàn)實需求，通過大數(shù)據分析和智能算法模型，實現(xiàn)科研成果與教師的精準匹配，完成教師的學科歸屬認定，輔助院校對教師進行績效考核、職稱評定。

探索門徑 成果精準匹配
成果精準匹配的理念是希望借助人工智能機器學習算法模型，實現(xiàn)科研成果與教師、學者的智能匹配，將尚未歸屬到教師名下的科研成果進行歸屬，完成教師身份認證，方便學校對教師科研成果、個人能力進行量化考核。

深入分析 成果精準匹配

科研成果精準匹配，除了能夠采用機器學習算法模型實現(xiàn)外，我們也不能忽視傳統(tǒng)方法實現(xiàn)的可操作性、簡單性和高效性。我們將傳統(tǒng)方法和智能算法相結合，通過層層遞進，環(huán)環(huán)相扣的理念去實現(xiàn)科研成果精準匹配。

方法1：強關聯(lián)匹配+智能算法匹配

Step1：關聯(lián)匹配

通過強關聯(lián)和增量界定中的匹配原則對教師和學者身份進行匹配。如果匹配準確率達到設定匹配閾值，則直接進行科研成果推送，若未達到設定閾值，則進入算法模型匹配階段。

Step2：智能算法：機器學習及深度學習算法建模

如果采用傳統(tǒng)方法的匹配準確率低于閾值，則需進行二次匹配。對采集到的論文中的摘要、研究領域、研究方向、作者關鍵詞、論文類別、機構屬性等數(shù)據進行數(shù)據預處理，清洗成可用于建模的數(shù)據格式，選擇合適模型做模型訓練，完成科研成果與教師的精準匹配，實現(xiàn)教師的學科歸屬。

Step3：科研成果認領

方法2：智能算法匹配

不通過方法1進行成果匹配，直接利用機器學習或深度學習方法，進行科研成果的匹配，流程與方法1中的Step2相同，匹配后進入Step3階段，最終完成科研成果的精準匹配。