本发明公开了一种基于随机树的科研主题状态预测方法，包括步骤：步骤1，获取科研主题的历史数据，提取特征向量；步骤2，基于历史数据确定科研主题的历史状态；步骤3，以科研主题第t?1年的特征向量和第t年的历史状态为一组训练数据，由历史数据获取N组训练数据，然后以N组训练数据的特征向量和历史状态分别为输入和输出数据训练L棵随机数，得到L棵状态预测决策树，按投票表决法组合得到科研主题状态预测器；步骤4，使用科研主题状态预测器对待预测科研主题进行下一年状态预测。本发明可以有针对性地选择感兴趣的科研主题进行下一阶段发展趋势的有效预测，进而有针对性对热点科研主题进行研究，避免浪费时间迷失于大量涌现的科研主题中。
NSTL
万方数据
