一种学者能力的计算方法和计算系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于数据处理能力领域，尤其设及一种学者能力的计算方法和计算系统。
【背景技术】
[0002] 随着信息技术的发展，医疗信息化已经成为大势所趋。网上预约挂号，电子病历 卡，自动售药系统等等，已经在一定程度上方便了患者看病的流程。但是，对于患者如何找 到自己所患疾病的专家医生并没有得到有效地解决。在现实生活中，我们很难获取到数据 对医生整体水平做评价，但医生的学术影响力能够在一定程度上反映医生的医疗水平。
[0003] 医生所发表的文献质量可W反映医生的学术水平。论文发表的期刊会议影响因 子、作者的权威性、发表时间、被引次数等都是评价论文质量的重要因素。目前已有的一些 算法主要是通过论文的"流行度"和"权威度"来评价论文的质量。
[0004] 流行度评价标准使用杂志前两年发表的论文在今年的被引用次数，除W该杂志前 两年发表论文的数量，得到该杂志在今年的影响因子。权威度评价标准是根据经典的网络 链接算法化geRank和HITS对论文质量进行评价。化geRank算法通过论文间的引用链接 计算论文的质量，其内在的原理是一篇论文引用另一篇论文，是因为作者觉得另一篇论文 的质量高。HITS算法是将网页分为HUB网页和Authority网页，同时每个网页拥有两种评 分；HUB 值和 Authority 值。
[0005] W上两种方式虽然都能在一定程度上评价医生的学术水平，但都存在一些缺陷： 基于论文被引用次数评价一篇论文质量的高低没有考虑到论文引用间的差异，因为被一篇 高质量的论文引用和被一篇质量一般的论文引用显然是不同的。另外，诸如化geRank算法 等基于网络结构的算法虽然在一定程度上能够解决基于论文被引用次数方法的缺陷，但是 没有考虑论文所发期刊整体的影响因子，因为一篇论文发表在不同级别的期刊上，它的质 量区别很大。
【发明内容】
[0006] 鉴于此，本发明提供一种学者能力的计算方法和计算系统，W解决现有技术权威 性和期刊容易影响对学者能力的判断的技术问题。
[0007] 本发明实施例是该样实现的，一种学者能力的计算方法，所述方法包括W下步 骤：
[000引根据待计算学者的论文的特征对所述论文所属的研究领域进行分类；
[0009] 根据预设的计算公式计算所述论文在其所属研究领域的权威性，所述权威性与所 述论文的引用次数相关；
[0010] 根据预设的所述论文所属期刊的影响因子和所述权威性获取所述待计算学者的 能力。
[0011] 本发明实施例还提供一种学者能力的计算系统，所述系统包括：
[0012] 分类单元，用于根据待计算学者的论文的特征对所述论文所属的研究领域进行分 类；
[0013] 权威性计算单元，根据预设的计算公式计算所述论文在所述分类单元所属研究领 域的权威性，所述权威性与所述论文的引用次数相关；
[0014] 学者能力计算单元，用于根据预设的所述论文所属期刊的影响因子和所述权威性 计算单元计算的权威性获取所述待计算学者的能力。
[0015] 本发明实施例，根据待计算学者的论文的特征对论文所属的研究领域进行分类， 根据预设的计算公式计算论文在其所属研究领域的与引用次数相关的权威性，根据预设的 论文所属期刊的影响因子和所述权威性获取待计算学者的能力，提供了一种准确的计算学 者能力的方法，消除了权威性和期刊影响因子对学者能力计算的影响。
【附图说明】
[0016] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述 中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些 实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可W根据该些 附图获得其他的附图。
[0017] 图1是本发明实施例提供的学者能力计算方法的流程图；
[0018] 图2是本发明实施例提供的学者能力计算系统的结构图。
【具体实施方式】
[0019] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用W解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0020] 为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
[0021] 实施例一
[0022] 如图1所示为本发明实施例提供的学者能力计算方法的流程图，所述方法包括W 下步骤：
[0023] 步骤S101，根据待计算学者的论文的特征对所述论文所属的研究领域进行分类。
[0024] 在本发明实施例中，计算系统首先根据待计算学者的论文的特征，对该论文所属 的研究领域进行分类。所述根据待计算学者的论文的特征对所述论文所属的研究领域进行 分类的步骤，具体为：
[0025] 1、根据所述待计算学者的名字从数据库获取所述待计算学者的论文数据。
[0026] 在本发明实施例中，可W从网络上一些公共的数据库中获取待计算学者的论文数 据。
[0027] 2、根据所述论文数据提取论文的特征，并根据所述特征建立特征向量X = (XI， X2, ...，X。)，所述n为特征数目，所述特征包括；题目、摘要和关键词。
[002引在本发明实施例中，在获取了论文数据之后，从论文数据中提取论文的特征，并根 据提取的特征建立特征向量X = (XI，X2, . . .，X。)，其中n为提取的特征的数目。
[0029] 3、根据所述特征向量对所述论文所述的研究领域进行分类。
[0030] 在本发明实施例中，从数据库中提取每一类研究领域的关键词，构建词库T。，假设 有K个研究领域类，那么每个类的词库可表示为Tk。将特征向量X与Tk进行匹配，即看X中 的特征向量是否在Tk中出现。然后将只在一个类出现的论文作为每一类的训练数据，构建 SVM分类器，目标函数如下：
[0031]
【主权项】
1. 一种学者能力的计算方法，其特征在于，所述方法包括w下步骤： 根据待计算学者的论文的特征对所述论文所属的研究领域进行分类； 根据预设的计算公式计算所述论文在其所属研究领域的权威性，所述权威性与所述论 文的引用次数相关； 根据预设的所述论文所属期刊的影响因子和所述权威性获取所述待计算学者的能力。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待计算学者的论文的特征对所述 论文所属的研究领域进行分类的步骤，具体为： 根据所述待计算学者的名字从数据库获取所述待计算学者的论文数据； 根据所述论文数据提取论文的特征，并根据所述特征建立特征向量X = (XI，X,，...， X。)，所述n为特征数目，所述特征包括；题目、摘要和关键词； 根据所述特征向量对所述论文所述的研究领域进行分类。
3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述论文数据提取论文的特征， 并根据所述特征建立特征向量X = (Xi，X2,. . .，X。)，所述n为特征数目的步骤之前，所述方 法还包括W下步骤： 对所述待计算学者的名字进行查重。
4. 一种学者能力的计算系统，其特征在于，所述系统包括： 分类单元，用于根据待计算学者的论文的特征对所述论文所属的研究领域进行分类； 权威性计算单元，根据预设的计算公式计算所述论文在所述分类单元所属研究领域的 权威性，所述权威性与所述论文的引用次数相关； 学者能力计算单元，用于根据预设的所述论文所属期刊的影响因子和所述权威性计算 单元计算的权威性获取所述待计算学者的能力。
5. 如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述分类单元，包括： 论文数据获取子单元，用于根据所述待计算学者的名字从数据库获取所述待计算学者 的论文数据； 特征向量建立子单元，用于根据所述论文数据获取子单元获取的论文数据提取论文的 特征，并根据所述特征建立特征向量X = (xi，X,，. . .，X。)，所述n为特征数目，所述特征包 括；题目、摘要和关键词； 分类子单元，用于根据所述特征向量建立子单元建立的特征向量对所述论文所述的研 究领域进行分类。
6. 如权利要求5所述的系统，其特征在于，在所述特征向量建立子单元建立特征向量 之前，所述分类单元还包括： 查重子单元，用于对所述待计算学者的名字进行查重。
【专利摘要】本发明适用于数据处理领域，提供了一种学者能力的计算方法和计算系统，所述方法包括：根据待计算学者的论文的特征对所述论文所属的研究领域进行分类；根据预设的计算公式计算所述论文在其所属研究领域的权威性，所述权威性与所述论文的引用次数相关；根据预设的所述论文所属期刊的影响因子和所述权威性获取所述待计算学者的能力。本发明实施例，根据待计算学者的论文的特征对论文所属的研究领域进行分类，根据预设的计算公式计算论文在其所属研究领域的与引用次数相关的权威性，根据预设的论文所属期刊的影响因子和所述权威性获取待计算学者的能力，提供了一种准确的计算学者能力的方法，消除了权威性和期刊影响因子对学者能力计算的影响。
【IPC分类】G06Q10-06
【公开号】CN104537495
【申请号】CN201410853372
【发明人】吴健, 应豪超, 陈亮, 邓水光, 李莹, 尹建伟, 吴朝晖
【申请人】浙江大学
【公开日】2015年4月22日
【申请日】2014年12月31日