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龙图腾网获悉北京市科学技术研究院申请的专利一种前沿主题识别方法、系统及计算机设备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：CN115017315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210649852.8，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种前沿主题识别方法、系统及计算机设备是由谭晓;李佳娱;李辉;靳晓宏;西桂权设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种前沿主题识别方法、系统及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种前沿主题识别方法、系统及计算机设备。所述方法包括：选择面向领域的文献作为数据集，将数据集进行预处理；根据文献共被引关系，构建引文耦合矩阵并进行标准化，生成文献关系标准矩阵；利用LDA模型进行文本建模，生成文献相似矩阵；将文献相似矩阵和文献关系标准化矩阵进行线性融合，形成文本相似矩阵；利用社团发现，得到主题簇，对所述主题簇进行可视化描述，得到对所述面向领域的文献的前沿主题的识别结果。本发明的方法在同时分析结构和语义层面有较高的效率，在关键词消歧、人工解读方面有较高的准确度，克服了以往单一维度分析文本的弊端，同时解决了文本相似度、融合的问题，可广泛应用于结构和语义的文本分析中。

本发明授权一种前沿主题识别方法、系统及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种前沿主题识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，选择面向领域的文献作为数据集，所述数据集包括自然指数指标覆盖的该领域的文献，并将所述数据集进行预处理； 步骤2，根据文献共被引关系，构建引文耦合矩阵并进行标准化，生成文献关系标准化矩阵； 步骤3，利用LDA模型进行文本建模，得到文档的主题概率分布，并从内容层面计算文献相似度，生成文献相似矩阵； 步骤4，将所述文献相似矩阵和文献关系标准化矩阵进行线性融合，形成文本相似矩阵； 步骤5，利用社团发现，得到主题簇，对所述主题簇进行可视化描述，得到对所述面向领域的文献的前沿主题的识别结果； 其中，在步骤4中，将所述文献关系标准化矩阵和文献相似矩阵进行线性融合，形成文本相似矩阵，包括： 所述线性融合算法为： 其中，为设定的权重；表示所述文献相似矩阵中的文献-文献相似值值；表示所述文献关系标准化矩阵中的标准共引度；是指任意两个映射文献的节点是否在基本引用网络中相邻，若则不相邻，若则相邻；a和b为所述文献相似矩阵中的相似度的两个界限值； 对于所述a和b的确定，包括：查看基于构建的LDA建模及所述文献相似矩阵，按相似度由高到低的顺序排序，选取top10%，top10%中最小值即为a；查看基于构建的LDA建模及所述文献相似矩阵，按相似度由低到高降序排列，选取top10%，top10%中最大值即为b； 遍历数据集，将融合后的值更新所述文献关系标准化矩阵，生成所述文本相似矩阵。

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