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“小脉星探”功能上线啦!解锁AI预测新技能

作者: 学术君

时间: 2019-10-24 11:49

在人工智能技术的加持下,AMiner也开发了一项“学者星探”预测功能。通过比对、分析多项学术评价指标,可以预测某位学者晋升院士、杰青、优青,当选IEEE Fellow、ACM Fellow的概率。

当下,人工智能已成为科技领域最热门的话题。机器学习、深度学习、人脸识别、无人驾驶、NLP,各种名词不绝于耳。在这场轰轰烈烈的人工智能浪潮中,诞生了智能的一个关键组成部分——AI预测。

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在人工智能技术的加持下,AMiner也开发了一项“学者星探”预测功能。通过比对、分析多项学术评价指标,可以预测某位学者晋升院士、杰青、优青,当选IEEE Fellow、ACM Fellow的概率。
想知道你/我/他最有可能获得哪个奖项,概率是多少?
想知道你有没有跟对导师,他是否未来可期?
我们系统覆盖1.3亿学者, 你想找的人,想测的奖项,我们早就锁定了!

话不多说,先试为证!

预测入口

gct.aminer.cn/predict

扫以下二维码,也能进入预测通道哦!

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1. 打开测试地址,输入学者名称

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2. 系统会给出所有同名学者,需手动选择指定学者

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AMiner数据库中收录有1.3亿位学者信息,作为一个海量数据库,你可以找到任意一位专家学者的信息。同时,囿于重名等因素影响,需要你手动甄别真正要预测的那位专家。

3. 查看预测结果

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系统将反馈一份预测结果,告诉你该学者最有可能获得的奖项是什么,获得该奖项的几率是多少。作为参考信息,会同时展示该学者的已有获奖情况,以及论文数、活跃度等各项学术指数。

4. 长按保存,分享给好友

那么,预测结果是怎么来的?

科研小脉统计了1.3亿位学者的论文(#paper)、H指数(h-index)、引用数(#citation)、活跃度(activity)、社交性(sociability),以及过往荣获院士、杰青、优青、IEEE Fellow、ACM Fellow等头衔的情况,使用其多种相关学术评价指标作为特征,并对各项指标逐一分析、比对,利用深度学习算法挖掘内在规律,进而预测学者获得某项荣誉的几率。

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在这些数据比对中,科研小脉尽可能多地考虑了各种因素的干扰。

如年龄限制。纵观中国的各类人才计划和项目,有一个现象就是几乎所有的人才计划和项目对年龄都有着严格限制,例如国家杰青获得者要求申请者不能超过45岁,国家优青申请者要求不能超过38岁(女性不能超过40岁),国家重点研发计划项目申请人不能超过60岁等等。

科研小脉将年龄信息统计在内,以达到更客观的预测结果。

tips:因为年龄这个话题比较隐私,所以小脉对学者年龄做了适当推断。这就使部分获奖预测结果中,可能出现一些“美丽的误会”。如有此种情况发生,请留言或私信学术君进行反馈!

不过这个系统不仅仅是好玩这么简单,通过分析数据,科研小脉能够对学者的各项指标进行分析,学者也能够对自己的长短板进行更好的了解,助力一下步的发展。

至于测得准不准,学术君说了不算,你来试一下呗!觉得好玩记得分享给朋友哦!

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