基于自适应相似性度量的技术发展阶段判断方法与系统与流程

技术特征：
1.一种基于自适应相似性度量的技术发展阶段判断方法，其特征在于，包括以下步骤：对高德纳曲线进行分割，定义多个技术发展阶段，其中，每个所述技术发展阶段包括所述高德纳曲线中相邻的两个时期；在预设的数据集中搜索技术关键词，根据搜索结果生成表示所述技术关键词对应的科技数据的数量随时间变化的时序数据，并对所述时序数据进行预处理；基于预设的细节分辨率对所述预处理后的时序数据进行子序列划分，连接各个所述子序列生成主序列，以实现所述预处理后的时序数据的特征提取，并将所述主序列转换为三元组的形式存储；通过动态时间扭曲dtw将转换后的主序列与代表各个所述技术发展阶段的曲线进行相似性度量，并对所述转换后的主序列与每个所述技术发展阶段的相似性程度进行排序；将相似性程度最高的技术发展阶段判定为所述时序数据表示的技术所处的目标技术发展阶段。2.根据权利要求1所述的判断方法，其特征在于，所述基于预设的细节分辨率对所述预处理后的时序数据进行子序列划分，包括：s1：设置所述标准化处理后的时序数据为目标序列；s2：将所述目标序列的首尾两个端点标记为第一关键点，连接所述首尾两个端点生成基准线；s3：计算所述目标序列中除所述首尾两个端点之外的每个数据点至所述基准线的垂直距离，并在全部垂直距离中筛选出最大距离，确定所述最大距离对应的数据点；s4：基于所述细节分辨率确定对应的分辨率距离，将所述最大距离与所述分辨率距离进行比较，若所述最大距离大于所述分辨率距离，则将所述最大距离对应的数据点标记为第二关键点，并根据所述第二关键点将所述目标序列分割为第一子序列和第二子序列；s5：分别将所述目标序列更新为每个重新划分出的子序列，针对每个更新后的目标序列重复执行步骤s2至步骤s4，直至不再产生新的子序列。3.根据权利要求2所述的判断方法，其特征在于，所述基于所述细节分辨率确定对应的分辨率距离，包括：在所述全部垂直距离中筛选出最大距离和最小距离；通过以下公式计算所述分辨率距离：其中，reso是预设的细节分辨率，distance
max
是最大距离，distance
min
是最小距离，distance
reso
是分辨率距离。4.根据权利要求1所述的判断方法，其特征在于，所述将所述主序列转换为三元组的形式存储，包括：计算每个所述子序列包含的数据点的均值；计算每个所述子序列首尾两个端点的连线的斜率；确定每个所述子序列的首端点在所述目标序列中的索引，根据每个所述子序列的索引、均值和斜率将对应的子序列表示为三元组。5.根据权利要求1所述的判断方法，其特征在于，所述通过动态时间扭曲dtw将所述主
序列与每个所述技术发展阶段进行相似性度量，包括：将每个所述技术发展阶段对应的序列段转换为三元组形式；根据所述转换后的主序列和任一转换后的技术发展阶段对应的序列段构建距离矩阵，并通过动态时间扭曲dtw确定所述距离矩阵的最优路径；根据所述最优路径将所述转换后的主序列和所述任一转换后的技术发展阶段对应的序列段中的三元组进行对齐，并计算对齐后的每两个相对应的三元组之间的距离；计算全部距离的和，以所述和为所述主序列与所述任一转换后的技术发展阶段的相似性。6.根据权利要求5所述的判断方法，其特征在于，通过以下公式计算对齐后的每两个相对应的三元组之间的距离：其中，m1和m2分别表示每两个相对应的三元组的均值，q1和q2分别表示每两个相对应的三元组的斜率。7.根据权利要求1所述的判断方法，其特征在于，所述对所述时序数据进行预处理，包括：对所述时序数据进行z-score标准化处理。8.一种基于自适应相似性度量的技术发展阶段判断系统，其特征在于，包括：定义模块，用于对高德纳曲线进行分割，定义多个技术发展阶段，其中，每个所述技术发展阶段包括所述高德纳曲线中相邻的两个时期；生成模块，用于在预设的数据集中搜索技术关键词，根据搜索结果生成表示所述技术关键词对应的科技数据的数量随时间变化的时序数据，并对所述时序数据进行预处理；特征提取模块，用于基于预设的细节分辨率对所述预处理后的时序数据进行子序列划分，连接各个所述子序列生成主序列，以实现所述预处理后的时序数据的特征提取，并将所述主序列转换为三元组的形式存储；相似性度量模块，用于通过动态时间扭曲dtw将转换后的主序列与代表各个所述技术发展阶段的曲线进行相似性度量，并对所述转换后的主序列与每个所述技术发展阶段的相似性程度进行排序；判断模块，用于将相似性程度最高的技术发展阶段判定为所述时序数据表示的技术所处的目标技术发展阶段。9.根据权利要求8所述的判断系统，其特征在于，其特征在于，所述特征提取模块，还包括：设置单元，用于设置所述标准化处理后的时序数据为目标序列；标记单元，用于将所述目标序列的首尾两个端点标记为第一关键点，连接所述首尾两个端点生成基准线；计算单元，用于计算所述目标序列中除所述首尾两个端点之外的每个数据点至所述基准线的垂直距离，并在全部垂直距离中筛选出最大距离，确定所述最大距离对应的数据点；分割单元，用于基于所述细节分辨率确定对应的分辨率距离，将所述最大距离与所述分辨率距离进行比较，若所述最大距离大于所述分辨率距离，则将所述最大距离对应的数据点标记为第二关键点，并根据所述第二关键点将所述目标序列分割为第一子序列和第二
子序列；更新单元，用于分别将所述目标序列更新为每个重新划分出的子序列，针对每个更新后的目标序列控制所述标记单元、所述计算单元和所述分割单元重复执行自身的功能，直至不再产生新的子序列。10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的基于自适应相似性度量的技术发展阶段判断方法。

技术总结
本申请提出一种基于自适应相似性度量的技术发展阶段判断方法与系统，该方法包括：对高德纳曲线进行分割，定义多个技术发展阶段；在预设的数据集中搜索技术关键词，生成表示技术关键词对应的科技数据的数量随时间变化的时序数据并进行预处理；基于预设的细节分辨率对预处理后的时序数据进行子序列划分，连接各个子序列生成主序列，并将主序列转换为三元组的形式；通过动态时间扭曲将主序列与代表各个技术发展阶段的曲线进行相似性度量；将相似性程度最高的技术发展阶段判定为该技术所处的发展阶段。该方法基于高德纳技术成熟度曲线和相似性度量对技术发展阶段进行多尺度的判断，提高了对技术发展阶段进行判定的准确性、适用性和科学性。性和科学性。性和科学性。


技术研发人员：褚晓泉 李青 仇瑜 刘德兵 唐杰 赵慧军 席天天
受保护的技术使用者：北京智谱华章科技有限公司
技术研发日：2022.03.02
技术公布日：2022/6/28