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龙图腾网获悉贵州财经大学申请的专利科技文献主题趋势分析与预测的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120068882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510550556.6，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权科技文献主题趋势分析与预测的方法及系统是由邓明森;王志翔;喻曦;陈旭;安冯竞;宋富洪设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本科技文献主题趋势分析与预测的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种科技文献主题趋势分析与预测的方法及系统。该方法首先采集科技文献文本数据并预处理；然后利用预训练的语义分析模型获得文档语义向量；接着依据文档语义向量进行主题聚类，提取多个主题及其表示；随后对主题进行分层聚类形成层次化结构；再将文本数据按时间窗口划分，分析主题变化特征构建演化时间序列；最后预测主题强度变化趋势。本发明能够准确理解文献深层语义，有效识别文献关注重点领域，并对文献未来演化趋势进行预测，为科技决策提供前瞻性指导。

本发明授权科技文献主题趋势分析与预测的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种科技文献主题趋势分析与预测的方法，其特征在于，包括： 采集科技文献文本数据，对所述科技文献文本数据进行预处理，得到目标文本数据； 利用预训练的语义分析模型对所述目标文本数据进行编码，获得文档语义向量； 依据所述文档语义向量对所述目标文本数据进行主题聚类，提取多个主题以及每个主题的主题表示； 依据所述主题表示对所述主题进行分层聚类，形成主题层次化结构； 将所述目标文本数据划分为多个时间窗口，分析各时间窗口中所述主题的变化特征，并依据所述变化特征构建主题演化时间序列，其中，所述变化特征包括出现频率和强度变化； 根据所述主题演化时间序列，预测主题的强度变化趋势； 其中，所述将所述目标文本数据划分为多个时间窗口，分析各时间窗口中所述主题的变化特征，并依据所述变化特征构建主题演化时间序列，包括： 按照所述目标文本数据的发布时间，对所述目标文本数据进行时间维度划分，获得连续的多个时间窗口； 利用预设的主题挖掘模型对所述时间窗口内的目标文本数据进行主题挖掘； 依据主题挖掘结果，计算每个主题在不同的时间窗口中的主题特征，所述主题特征包括出现频率和强度； 采用预设的动态主题模型对所述主题特征进行分析，得到所述主题的变化特征，所述变化特征用于指示所述主题随时间的语义变化； 依据所述变化特征产生所述主题演化时间序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州财经大学，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市花溪大学城；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。