基于多模型集成的学者年龄预测方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN112330008A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011205712.9

    申请日:2020-11-02

    Abstract: 本申请提供的一种基于多模型集成的学者年龄预测方法、装置、设备和介质,通过将基于学者的学术发表成果所提取到的多种指标信息进行清洗及融合处理以作为对应学者的初始学术特征;将各初始学术特征输入以学者年龄作为输出结果进行训练的XGBoost模型,以得到第一预测结果;同时,将初始学术特征进行正态分布标准化,并输入以学者年龄作为输出结果进行训练的三层神经网络模型,以得到第二预测结果;将第一预测结果与所二预测结果求平均值以作为最终预测年龄。本申请通过多类指标作为学术特征对人才的年龄进行预测,能够做到7.1%的相对误差的较好效果,可解决了在学术人才挖掘过程中年龄预测的问题,实现对人才年龄的自动化预测。

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