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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种融合网络结构特征的学科主题识别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：CN119691185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411549633.8，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种融合网络结构特征的学科主题识别方法及系统是由杨金庆;罗曼;程秀峰设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合网络结构特征的学科主题识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合网络结构特征的学科主题识别方法及系统，方法包括：提取一类学科中若干文本数据中的主题，生成主题数据集；从主题数据集中选取若干高影响力的主题作为实验集，随机选取若干主题作为对照集；以主题为节点，将具有关联的主题进行连接，构建主题网络；分别计算实验集主题网络以及对照集主题网络的多维度特征；基于多维度特征得到每个主题的综合得分，以确定主题的影响力排序；将实验集以及对照集中的主题数据划分成训练集和测试集，用于分别训练机器学习模型，以学习高影响力主题的特征，将机器学习模型输出的结果与主题网络中主题影响力排序得到的结果进行比较得到机器学习模型的性能，本发明能够提高主题识别的准确性。

本发明授权一种融合网络结构特征的学科主题识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合网络结构特征的学科主题识别方法，其特征在于，包括： 获取一类学科的若干文本数据，提取所述文本数据中的主题，生成主题数据集； 从所述主题数据集中选取若干高影响力的主题作为实验集，从所述主题数据集中随机选取若干主题作为对照集，所述对照集中主题与所述实验集中主题所对应的所述文本数据发表起止时间相同； 以主题为节点，将具有关联的主题进行连接，分别构建所述实验集以及所述对照集在预置时间段内的主题网络； 分别计算所述实验集主题网络以及所述对照集主题网络的多维度特征；所述实验集主题网络对应于第一多维度特征；所述对照集主题网络对应于第二多维度特征； 基于所述多维度特征得到每个主题的综合得分，以确定所述实验集的主题网络中主题的影响力排序，以及所述对照集中主题的影响力排序； 将所述实验集以及所述对照集中的主题数据划分成训练集和测试集，用于分别训练机器学习模型，以学习高影响力主题的特征，将所述机器学习模型输出的结果与主题网络中主题影响力排序得到的结果进行比较得到所述机器学习模型的性能。

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华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞瑜路152号；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”。