公开(公告)号：CN108510205A

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201810316651.X

申请日：2018-04-08

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 夏锋 ,  杨安东 ,  刘雷 ,  孔祥杰 ,  于硕 ,  宁兆龙

IPC: G06Q10/06 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明属于学者技能评估技术领域，涉及一种基于超图的学者技能评估方法，可以细粒度的评估学者在某一领域某一技能的水平，且可以体现学者技能随时间的变化规律。该方法考虑了论文数目及论文质量、不同领域的差异性、时间变化等因素。超图概念的使用使本方法可以融合学者、领域和技能，从而使本方法提供了一种细粒度的评估方案。在计算学者、领域和技能的距离时，以论文引用量、H-index等传统评估参数为基础进行拓展，保证了可靠性，同时归一化的使用提高了运算效率，降低了误差。最后加入时间因素使本方法可以分析学者领域，技能随时间的变化，为研究提供了更多的“原材料”。

公开(公告)号：CN108510205B

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN201810316651.X

申请日：2018-04-08

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 夏锋 ,  杨安东 ,  刘雷 ,  孔祥杰 ,  于硕 ,  宁兆龙

IPC: G06Q10/06 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明属于学者技能评估技术领域，涉及一种基于超图的学者技能评估方法，可以细粒度的评估学者在某一领域某一技能的水平，且可以体现学者技能随时间的变化规律。该方法考虑了论文数目及论文质量、不同领域的差异性、时间变化等因素。超图概念的使用使本方法可以融合学者、领域和技能，从而使本方法提供了一种细粒度的评估方案。在计算学者、领域和技能的距离时，以论文引用量、H‑index等传统评估参数为基础进行拓展，保证了可靠性，同时归一化的使用提高了运算效率，降低了误差。最后加入时间因素使本方法可以分析学者领域，技能随时间的变化，为研究提供了更多的“原材料”。