“小脉星探”功能上线啦！解锁AI预测新技能

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。

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！

1. 打开测试地址，输入学者名称

2. 系统会给出所有同名学者，需手动选择指定学者

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

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。

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。