学术大数据手艺完成了从“人找人”到“大数据找人”的改变，让企业和专家的高效对接成为能够

　　学术大数据手艺完成了从“人找人”到“大数据找人”的改变，让企业和专家的高效对接成为能够。在大数据手艺以外，平台供给分外的体系性效劳，保证专家和企业的长处，削减手艺买卖风险。在平台的协助下，企业、专家战争台能够停止线上三方谈判和线下对接，进而终极签订条约，完成项目托付。作为中心方，平台到场全流程，可起到保险和监视的感化知识图谱是具有什么特征的知识库。平台以市场化和专业化的效劳支持科技功效转化事情，需求从以下几点动身。

　　霍东云（1981- ），男，北京赛时科技有限公司结合开创人兼首席手艺官（CTO），次要研讨标的目的为大数据、云计较、挪动互联网等。

　　● 基于学术图谱的评价方法：学术图谱绘制了宏大的干系收集，操纵这些干系收集中国常识产权商标网，分离数据发掘和画像阐发，得出一套评价办法。

　　● 在专家层面，专家遍及期望完成科技功效的转化和落地，但也存在艰难：一方面，许多专家没有充沛的科研经费，需求找一些横向课题作为支持，难以把局部精神投入手艺的研发与改良中；另外一方面，专家精晓手艺，却不熟习市场，很难在市场上找到有消费才能的适宜企业停止协作，大部门科研机构的专家难以在企业的手艺革新与立异过程当中阐扬感化，大批的科研功效被埋没。

　　● 在当局层面，当局面对调构造、促变革的压力，需求主导经济构造转型晋级，而经济构造转型晋级、企业晋级等都需求科技立异来驱动。

　　挑选和过滤能够凸显专家的种别和特性，针对差别种别和范围的企业完成差别的保举计划，对专家保举的精确性、企业的合意度、对接的胜利率都有必然水平的进步。

　　● 可以鉴别科技功效与手艺研发在供应方和需求侧的风险情况，成立公道的风险共担系统，肯定研发收益和常识产权庇护的计划。

　　除企业和专家本身存在的艰难以外，其相同与协作一样有许多成绩。第一，企业和专家之间难以架起互相相同的桥梁。面临科技成绩，若企业短少专家手艺的撑持会堕入科技瓶颈，专家在筹办项目落地时也常由于没有对口企业而堕入僵局。第二，科研与消费的两套“话语系统”与运起色制的鸿沟使得某个消费场景下的详细手艺成绩难以被间接界说出来，需求有中心平台停止需求的深度加工。第三，手艺买卖的信誉系统和订价机制的缺失使得企业和专家难以互信赖赖，在短少中心人作为相同桥梁微风险包管时，企业和专家难以完成互信赖赖，对鞭策进一步协作有必然的障碍。

　　大数据时期，数据成为主要的消费要素和计谋资本，数据的“5个V”特征，特别是数据代价显得愈来愈主要。企业和高校科研机构在学术举动中发生的海量数据成为学术大数据的一部门，而学术大数据的手艺使用又能够增进企业和高校科研机构的学术立异和协作。今朝，企业科研程度滞后、专家高新手艺难落地的行业成绩仍旧普遍存在。笔者在使用学术大数据手艺的同时，供给供需平台和效劳，协助专家企业对接，获得了很好的结果。将来，经由过程总结经历和积聚手艺，平台能够效劳更多确当局科技办理部分、高新手艺园区、项目孵化园区，构成愈加精准、有用的科研人材及功效供应，协助企业处理成绩、完成立异驱动开展。

　　● 具有负担研发废品托付的办理才能，包罗构造产物中试、寻觅供给商停止计划的装备化办理、废品测试和托付产线等。

　　《大数据（Big Data Research，BDR）》双月刊是由中华群众共和国产业和信息化部主管，群众邮电出书社主理，中国计较机学会大数据专家委员会学术指点，北京信通传媒有限义务公司出书的中理科技中心期刊。

　　学术大数据在学术和科研范畴有许多主要的使用中国常识产权商标网。今朝，企业和专家的对接存在很多成绩和盲点，本文以学术大数据手艺作为支持，分离一对一的交流衣务，处理了对接过程当中企业手艺转型、专家科研功效详细化、企业专家相同等方面的难点和痛点。经由过程搭建财产范畴专家数据集成体系、线上供需软件即效劳（software as a service，SaaS）体系平台，成立科技功效转化全链系统，协助专家和企业完成精准对接、企业的科研困难得到打破、专家的高新手艺胜利落地，完成共赢的场面。

　　智强（1983- ），男，北京赛时科技有限公司开创人兼首席施行官（CEO），东莞理工学院科技资本大数 据研讨与功效转化中间主任，次要研讨标的目的为立异历程、科研办理与科技政策。

　　（2）案例二：手艺立异提拔产物附加值位于东莞市的某家企业有面膜消费的基膜别离装备，这套装备需共同主动折叠机利用。该企业的协作专家团队自研了主动折叠机，但在研制主动别离机时，碰到了手艺瓶颈，因为基膜吸头手艺请求高，造价高贵，招致消费本钱太高。

　　经由过程阐发我国当局、企业、科研职员、机构面对的科研立异窘境，笔者构建了专家数据集成体系，与天下60多所高校和科研院所、50多个处所当局成立了协作干系，经由过程对接企业和专家的需求，为专家功效落地、企业手艺需求、当局人材引进、科研绩效办理探究了一条有用的门路。企业专家对接体系的团体架构如图1所示，后文别离从专家数据集成体系、供需SaaS体系平台和科技功效全链转化系统3个方面报告体系完成。

　　保举和更新接口是专家数据集成体系的次要功用，经由过程完成财产专家推送接口、教诲财产专家保举接口、科技财产专家保举接口、专家书息获得接口和专家书息更新接口等，为供需SaaS体系和线下效劳等供给数据撑持。

　　在实践挑选和过滤的过程当中，将条理阐发法（analytic hierarchy process， AHP）作为根底，构建所需的数学模子。条理阐发法是一种合用于具有庞大评价目标、目的质量分未便详细定量形貌的评价体系的办法。条理阐发法基于实践成绩，按条理合成总目的，将总目的合成为多个条理停止评判。在统一条理中知识图谱是具有什么特征的知识库，对挑选目标停止比力；经由过程计较判定矩阵的特性向量，肯定每一个身分相对条理的权重；最初经由过程加权和递归获得各个身分相对总目的的主要水平。

　　因为体系向用户片面开放，企业注册门坎较低，因而需求的真伪性需求由专业团队停止核实和辨别。专业团队操纵企业提交的表单和经常使用枢纽字列表，提炼收拾整顿需求的枢纽手艺信息和目标，将企业利用的“消费言语”停止简朴易懂的“手艺翻译”。同时，团队也操纵企查查、天眼查等网站的接口完美企业材料。

　　立异驱动计谋是新期间我国片面深化供应侧变革的主要路子。在立异驱动计谋的时期布景下，我国科技功效产出大幅增长，可是质量和财产化的才能还较为完善；企业的立异才能不竭加强，可是投入强度和手艺才能还相对滞后；当局鼓励立异的体系体例机制和政策情况逐渐改进，但仍难以满意立异驱动开展的需求。在如许的大布景下，专家、企业、当局都面对着差别的开展窘境。

　　经由过程线上体系的精准婚配与线下对接举动的定向展开中国常识产权商标网，笔者团队已屡次胜利与当局协作举行手艺对接会，现场为企业处理成绩类、研发类的手艺需求。

　　比年来，学法术据显现指数增加趋向，环球学术论文已超越3亿篇，学术事情者也已到达1亿人。学术大数据手艺的研讨愈来愈遭到高校和科研机构的正视。2015年10月，清华大合微软公司，建立了清华大学数据科学研讨院·科技大数据研讨中间，签订了清华-微软学术大数据项目协作备忘录。今朝学术大数据的研讨次要集合在学术图谱、学者画像和学术评价等方面。

　　体系次要经由过程数据爬取、数据洗濯、画像和保举，完成对专家的数据集成和保举。其次要架构如图2所示，详细能够分为以下几个方面。

　　常识图谱素质上是一种语义收集。其节点代表实体（entity）大概观点（concept），边代表实体/观点之间的各类语义干系。常识图谱交融了几种数据办理方法的特性，详细以下。

　　根据、高精度专家画像的需求，对专家的数据停止各个维度的补全，成立基于标签的画像系统。以研讨范畴画像和协作收集画像为例，从项目课题、论文标题问题、论文枢纽词、论文注释词频等方面提取专家的次要研讨标的目的和范畴，对提出的一切范畴信息停止去重、归类和挑选以后，构成研讨范畴画像；从论文协作者、协作机构等方面能够机关出专家的协作收集，进而提掏出协作收集画像。

　　平台在线上征集企业需求，有专家对接需求的企业在体系中形貌项目概略、手艺需求、人材需求等信息，并明白给脱手艺研发与产物设想的瓶颈。为了吸收更多的企业测验考试，需求征个人系的注册流程简朴便利，门坎较低。

　　比年来，学术干系常识图谱（凡是被称为学术图谱）的研讨逐步成为热门。2017年，微软公司和清华大合公布了学术图谱（open academic graph，OAG）。这个亿级图谱集成了微软学术图谱（Microsoft academic graph，MAG）和清华大学的AMiner学术图谱。详细来讲，该学术图谱包罗MAG中1.66亿篇学术论文和AMiner中1.55亿篇论文的元数据信息。颠末集成这些数据信息，天生了两个学术图谱之间近6 500万链接（婚配）干系。2019年1月，在之前的根底上，2.0版本公布，OAG 2.0 版本的更新在于它在论文数据的根底上，增长了与作者和出书所在相干的数据，也就是说OAG 2.0 版本包罗论文、作者、出书所在3类实体和其响应的婚配干系。

　　在互联网和大数据的立异情势下，平台效劳才能相较传统形式大大加强。停止2018年12月，平台曾经为企业需乞降多个当局人材项目引进需求效劳近万次，婚配和告诉专家近百万人次，收到700余个创业项目需求，构成手艺买卖30余项，促进手艺买卖额近5 000万元。

　　从互联网上爬取的专家数据量宏大，触及的专家科研程度良莠不齐，为了包管体系保举专家的高质量和高精确度，需求对专家数据停止挑选。挑选次要从功效数目、被引数目、H指数、I10指数等角度动身，按照范畴经历和划定规矩，对目标停止加权打分，获得一个质量分。经由过程研讨和阐发质量分的散布，能够将数据库中的一切专家分为低级、中级、初级、出色4类。

　　平台经由过程与高校、科研机构、当局和企业停止协作，能够有用地扩大专家和企业数据库，助力专家企业高效对接。平台已笼盖清华大学、北京大学、西安交通大学、同济大学、中国科学手艺协会、中国科学院计较手艺研讨所、中国科学院理化手艺研讨所等60多家高校和科研院所和天下50多产业局机构。

　　● 借助深度进修的评价方法：深度进修相干手艺的飞速开展使机械在许多范畴表示出了比已往更优良的机能，能够更好地协助人们完成响应的事情。在对学者或大学的排序中，经由过程收罗数据集，测验考试差别办法锻炼神经收集模子，终极选出表示最好的模子作为评价方法，以求进一步优化学术评价。

　　跟着论文数据量的增长，单一的学术评价目标曾经难以满意当今的学术评价请求。在大学排名上，就有QS天下大学排名、泰晤士高档教诲天下大学排名、上海交通大学天下大学学术排名等多种方法；在小我私家的学术程度评价上，有论文数、被引数、H指数等一系列差别的目标。怎样成立相对公平公道的学术评价系统，不断是国际学术界高度存眷的话题。

　　因为财产研发需乞降高校院所的立异要素存在信息鸿沟常识新球，要把资本要素和处理手艺成绩的专家才能与企业研举事点精准婚配在一同，就要把财产研发需乞降立异要素精准对接作为打破口，平台中这一打破口就是智能婚配手艺。借助大数据及野生智能的精准婚配功用，发掘、吸收、整合天下以致环球的科技资本，为企业链接手艺专家，处理财产手艺成绩常识新球。经由过程对需求的阐发和枢纽信息的抽取，在专家集成体系中寻觅对应画像婚配的专家。平台对一个企业需求会婚配2 000名相干范畴专家，并停止邮件、短信、站内信等情势的推送。普通地，推送后3天阁下就会有专家呼应对接。

　　专家数据集成体系的研发目的是为后续平台供给面向科技范畴使用树模情况的专家数据及时推送更新接口和财产范畴专家精准保举手艺使用接口，为科技功效全链转化系统供给数据和枢纽手艺撑持。

　　张永锋，霍东云，李振华，智强，李燕茜.学术大数据在企业专家对接中的使用. 大数据[J], 2019, 5(5）：79-88

　　● 可以在科技功效转化过程当中负担条约研发的项目办理事情，成立包罗研发征询办理、专家参谋和项目静态评价在内的效劳支持事情。

　　李燕茜（1989- ），女，北京赛时科技有限公司结合开创人兼首席运营官（COO），次要研讨标的目的为手艺 立异、当局办理、财产政策等。

　　● 在企业层面，企业面对着两大成绩：一是原本的运营思想与当前需求的、顺应新手艺的研发思想之间的抵触，怎样完成思想转化，疾速跟上时期手艺潮水，是对企业的一个主要磨练；二是创业者在新的情况下，要想完成企业的晋级转型，必需有科技和立异作为支持。

　　上面是此中一个胜利对接案例。台州市某环保净化器有限公司在对接会条件交了手艺难点。供需SaaS体系平台经由过程专业团队核实和实地访问调研，将需求目标停止量化处置，婚配出两位专家。在对接会上，该企业具体见告了现有的消费工艺、装备和消费过程当中的痛点。两位传授将企业实地数据与本身研发气力停止比照后，以为该手艺困难能够处理中国常识产权商标网，并先由专家方停止手艺成绩的“预研讨”。今朝，两位专家已为企业托付及格样品。

　　该企业向供需SaaS体系平台提交了需求，笔者团队做完市场调研后，明白了该手艺立异使用的市场代价知识图谱是具有什么特征的知识库，决议展开此项目标研发，并经由过程科研大数据平台，为其挑选、婚配了专家。在专家团队的共同努力下，今朝第二版原型机已研发胜利。该手艺还能够用于纺织行业，不只能够进步消费的主动化水平，还能够大幅低落消费本钱，因而市场远景十分宽广。

　　从互联网爬取专家数据是次要的数据获得方法。爬虫体系以Python、Java为根底开辟言语，基于积聚的必然数目的种子地点停止精准匍匐和数据剖析处置。爬虫的数据源十分普遍，包罗百度学术、谷歌学术、ResearchGate、NSFC等。爬虫起首由初始的同一资本定位符（uniform resource locator，URL）开端，获得该URL的页面，再经由过程该页面进一步获得后续的URL，并将其参加待爬取行列，同时对曾经爬取的页面停止存储，直到满意完毕前提为止。爬虫流程如图3所示。

　　学者画像是从学者学术研讨信息中笼统出的一个标签化的模子。学者画像的根本目的是为每一个学者成立档案。每一个学者能够从多个维度停止形貌，如小我私家信息、联络信息、教诲阅历等，经由过程学者画像能够更准确地形貌一名学者的信息。

　　在数据存储方面常识新球，利用开源数据库MySQL作为数据存储数据库，同时将阿里云工具存储效劳（object storage service， OSS）作为大批网页文档材料的存储载体。MySQL作为干系型数据库，拥无数据库事件的原子性、分歧性、断绝性、耐久性（atomicity,consistency,isolation,durability，ACID）特征，这些特征能够在海量数据的耐久存储过程当中包管数据的不变和分歧。阿里云OSS能够存听任何范例的文件，并且有利用便利的使用法式接口（application programming interface，API）和很高的宁静性，本钱昂贵，很合适在学术大数据存储中担当工具存储的脚色。

　　在对2018年搜集的9 266个需求停止线上核实的过程当中，笔者发明一半以上的需求没有实践意义，大概没有完成的能够性，终极线个需求。在线下联络阶段，颠末德律风、短信、邮件等方法与企业相同后知识图谱是具有什么特征的知识库，获得线个，终极可以持续促进的有137个，占比仅为1.5%。在这137个需求中，每一个需求会婚配2 000名专家。在如许一个信息不合错误称的布景下，供需SaaS体系平台能在长工夫内寻觅到对接手艺供需的办法，经由过程“一对一”的手艺征询中国常识产权商标网，为企业瓶颈、停止转型晋级供给专项“问诊”，平台经由过程智力资本的优化和常识手艺的溢出，处理消费手艺瓶颈，助推企业立异，构建财产链高低流的全重生态。平台经由过程进步企业和专家对接的精准度和服从，完成企业和专家的互利双赢。

　　多个滥觞的数据包罗：从互联网经由过程爬虫和洗濯获得的大批互联网数据、经由过程对专利数据库的剖析获得的大批专家数据、经由过程导入线下手艺需求对接过程当中的专家数据和经由过程其他渠道（好比深度访谈、项目协作）得到的专家数据。

　　● 学者画像库的增量更新与溯源：经由过程增量更新，削减运算开消，同时连结数据的时效性。经由过程构建面向科研学者的溯源模子，在不竭更新的过程当中，一直保存数据溯源的机制，在工夫层面连结数据的牢靠性、可追溯性。

　　企业实在需求是科技功效转化的底子条件，科技功效转化终极要以市场需求为束缚前提。企业实在的研发需求、手艺开展瓶颈、行业共性难点都是增进科技研发的需求源。供需SaaS体系平台优化了企业需求搜集、手艺点拆分、消费言语转化科研言语等一系列效劳流程，剖解了研发需求构造，明白了财产行业需求列表，特别是前沿严重范畴攻关列表。

　　跟着大数据时期的到来，数据的主要性不竭凸显，比拟于传统数据库，大数据具无数据量大（volume）、数据品种繁多（variety）、处置速率快（velocity）、代价报答高（value）和数据实在性（veracity）的特性，即“5个V”。跟着全天下范畴外科研举动的停止，天天都无数以万计的学法术据发生，这些海量学法术据（如专家学者信息、论文、专利等）被统称为学术大数据。

　　笔者打造了专家数据集成体系作为数据支持。搭建学术大数据体系是后续供给大数据科技效劳的条件和保证。

　　基于立异驱动计谋的大布景，阐发了企业和高校科研机构的专家在对接过程当中面对的艰难。以学术大数据手艺为支持，搭建了财产范畴专家数据集成体系，并以此为根底中国常识产权商标网，成立了科技功效全链转化系统。在线上对企业需求停止搜集与核实，操纵学者大数据画像手艺停止准确婚配和推送；在线下联络企业专家停止对接后，连续供给项目办理、风险评价和科技保险效劳。今朝该体系曾经搜集了上万个企业的需求，完成了多个企业专家对接项目，进步了对接的精准度和服从，完成了企业和专家的互利双赢。

　　针对以上艰难和痛点，笔者操纵学术大数据，经由过程打造科技资本数据库、搭建效劳于一线科技部分的供需智能办理体系，进步对接事情的服从和结果，并供给全流程的在线效劳及历程信息化。企业、专家对接体系整体能够分为以下几个部门。

　　企业和专家供需对接的SaaS体系平台（以下简称平台）是基于海量学术大数据打造的，这些数据包罗1 850万名专家、80万个科技类企业等。平台的次要运作流程包罗需求征集知识图谱是具有什么特征的知识库、需求核实、智能婚配、精准推送，如图4所示。

　　以上的几点事情完成了功效转化、同享了常识产权、成立了全新的市场导向功效转化收益分派系统。供给科技功效全链转化效劳需求从企业的需求中发掘代价，并申请专利，连续运营，收益公道分派，成立以常识智力长处最大化的功效转化与支出分享体系，成立基于市场化的立异型的功效收益分享系统，激起变更主动性，将资本会聚到系统中，打造线上科技效劳平台和线下研发机制，成立完好的功效转化全链效劳中间。在科技功效全链转化效劳的过程当中，枢纽是要完成财产收益和研发增益，阐扬市场需求在科技功效转化设置中阐扬的决议化。在此根底上，构成具有社会效应和效益的立异驱动开展效果，完美研发协作后的项目办理，鞭策连续效劳，追踪企业研发后的消费与贩卖状况，不竭完美手艺与晋级，经由过程科技保险和包管基金直面买卖风险，处理转化纠葛。

　　● 度标签化手艺：处理科研职员、科研专家和科研举动的标签化办法，同时准确描写其静态属性、静态举动和科研社群特性。

　　科技功效全链转化系统是毗连财产研发需求与科技立异要素的效劳系统，是基于财产开展的市场需求纪律驱动科技功效研发的转化途径。它包罗以企业为主体的财产手艺需求、以转化平台为序言的效劳系统、以专家为中心的立异要素、以科技金融为保证的风险分管和投融资撑持。

　　李振华（1983- ），男，博士，清华大学软件学院副传授、博士生导师，次要研讨标的目的为云计较、云存储、 挪动互联网等。

　　详细而言，在对构造专家、企业专家的挑选过程当中，关于特定范畴的专家，有以下挑选历程：检索与专家相干的文档数据集；经由过程文档被引数目等目标计较其主要性得分，经由过程线性加和将一切文档得分相加，作为该专家得分；经由过程比力排序，肯定专家的种别。由此包管保举的专家质量更高，与需求符合得愈加精确。

　　2017年11月，笔者团队辅佐举行了院士专家集合对接台州市企业举动，50余位国表里专家为财产转型供给智力撑持。在集会举行之前，体系搜集、核实了本地62家企业的手艺需求，并由专业团队停止需求的手艺“问诊评脉”，核实出22个有用需求，共推送天下相干范畴专家10 953位，终极31位专家主动呼应，邀约参加12位专家。婚配专家推送完成后，体系同步推送信息至科技供需体系平台，构成推送途径图。对接会举行后，笔者团队约请专家别离前去11家对口企业停止现场考查，对其研发、消费线、物流等停止具体的手艺诊断。在与企业深度对接后，为6家企业供给了8个手艺计划，并签订了协作和谈。

　　笔者打造了供需SaaS体系平台。经由过程线上搜集企业需求，操纵大数据手艺停止线上婚配，完成企业和专家的高效对接。

　　● 可以公道管控科技功效转化过程当中的风险点，鞭策各方配合筹建市场导向的研发资金池，组建研发风险立异包管基金，用于企业条约研发风险投资，展开条约研发风险包管知识图谱是具有什么特征的知识库。

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