在第一期的专题中，我们从全局上介绍了学科大数据分析与服务平台的整体框架和体系结构，大家对我们学科产品的架构、价值应该有了一定的了解。这一期让我们一同来看看智能算法在学科上发挥了什么样的价值？
智能科研管理 精准匹配势在必行
目前各大高校在进行科研管理时，通常采用人工填报的方式记录科研成果，因此普遍存在错报、漏报、填报不及时的问题。一直以来，各大高校也在积极探索是否有一种智能方法可以有效解决这些问题。太阳成集团tyc33455cc科技大数据学科分析与服务平台中的科研管理系统板块，立足高校科研成果现实需求，通过大数据分析和智能算法模型，实现科研成果与教师的精准匹配，完成教师的学科归属认定，辅助院校对教师进行绩效考核、职称评定。
探索门径 成果精准匹配
成果精准匹配的理念是希望借助人工智能机器学习算法模型，实现科研成果与教师、学者的智能匹配，将尚未归属到教师名下的科研成果进行归属，完成教师身份认证，方便学校对教师科研成果、个人能力进行量化考核。
深入分析 成果精准匹配
科研成果精准匹配，除了能够采用机器学习算法模型实现外，我们也不能忽视传统方法实现的可操作性、简单性和高效性。我们将传统方法和智能算法相结合，通过层层递进，环环相扣的理念去实现科研成果精准匹配。
方法1：强关联匹配+智能算法匹配
Step1：关联匹配
通过强关联和增量界定中的匹配原则对教师和学者身份进行匹配。如果匹配准确率达到设定匹配阈值，则直接进行科研成果推送，若未达到设定阈值，则进入算法模型匹配阶段。
Step2：智能算法：机器学习及深度学习算法建模
如果采用传统方法的匹配准确率低于阈值，则需进行二次匹配。对采集到的论文中的摘要、研究领域、研究方向、作者关键词、论文类别、机构属性等数据进行数据预处理，清洗成可用于建模的数据格式，选择合适模型做模型训练，完成科研成果与教师的精准匹配，实现教师的学科归属。
Step3：科研成果认领
通过以上算法模型将科研成果匹配到相关教师后，再由智能系统向对应的教师自动推送成果，由教师认领，进一步校正匹配误差，从而达到百分百的匹配准确度。
方法2：智能算法匹配
不通过方法1进行成果匹配，直接利用机器学习或深度学习方法，进行科研成果的匹配，流程与方法1中的Step2相同，匹配后进入Step3阶段，最终完成科研成果的精准匹配。
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