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情报探索 ›› 2025, Vol. 1 ›› Issue (2): 1-.

• 理论探索 •    

基于关键词特征和多元异构信息的论文颠覆性指数预测模型研究*

  

  1. 1.中国科学院科技战略咨询研究院 北京 100190)

    2.中国科学院大学公共政策与管理学院 北京 100149)

  • 出版日期:2025-02-15 发布日期:2025-07-02
  • 作者简介:李欣哲(2000—),男,2022级博士研究生,研究方向为科学组织与科研合作;鲁晓(1985—),女,博士,研究员,通讯作者,研究方向为科研管理。
  • 基金资助:

    *本文系国家社会科学基金重大项目“世界科技强国制度环境的比较研究”(项目编号:23&ZD149)和国家自然科学基金委软课题“新形势下自然科学基金的新定位及应用基础研究的资助体系探究”(项目编号:L2424113)研究成果之一。

  • Online:2025-02-15 Published:2025-07-02

摘要:

[目的/意义]旨在克服传统评价论文方法的滞后性和主观性。[方法/过程]从论文标题和摘要中提取关键词特征,并融合学科领域、参考文献数量、作者机构类型等多源信息,基于随机森林算法提取的特征,构建遗传算法优化的深度神经网络预测模型。[结果/结论]该模型为学术评价提供了新的视角和方法,能够对新发表论文作出及时的颠覆性评估,为学者研判领域发展趋势、编委会审稿决策、基金资助评审等提供支持。未来工作将进一步挖掘相关特征,提高模型的预测性能。

关键词:

颠覆性指数, 深度神经网络, 知识创新, 机器学习, 成果预测