在第一期的專題中，我們從全局上介紹了學科大數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。三盟科技大數據學科分析與服務平臺中的科研管理系統板塊，立足高校科研成果現實需求，通過大數據分析和智能算法模型，實現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外，我們也不能忽視傳統方法實現的可操作性、簡單性和高效性。我們將傳統方法和智能算法相結合，通過層層遞進，環環相扣的理念去實現科研成果精準匹配。
方法1：強關聯匹配+智能算法匹配
Step1：關聯匹配
通過強關聯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、機構屬性等數據進行數據預處理，清洗成可用于建模的數據格式，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，實現教師的學科歸屬。
Step3：科研成果認領
通過以上算法模型將科研成果匹配到相關教師后，再由智能系統向對應的教師自動推送成果，由教師認領，進一步校正匹配誤差，從而達到百分百的匹配準確度。
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。
