A função de seleção e análise de tópicos do FanWenMeow utiliza a tecnologia de mineração de dados para acompanhar a dinâmica de pesquisa dos principais bancos de dados acadêmicos do mundo em tempo real. O sistema analisa os resumos de mais de 1.000.000 de artigos nos últimos três anos por meio de algoritmos de NLP, estabelece um modelo de avaliação de índice popular e recomenda as direções de pesquisa mais valiosas para os usuários. O fluxo de trabalho específico inclui:
- Análise de calor de palavras-chave: cálculo da taxa de crescimento anual de palavras-chave no campo
- Identificação interdisciplinar: descobrindo convergências disciplinares emergentes
- Teste de campo de lacunas: localização de segmentos que ainda não foram totalmente pesquisados
Os dados de teste mostram que a taxa de adoção pelo tutor dos tópicos selecionados recomendados por essa função chega a 87%, o que é significativamente maior do que o método tradicional de pesquisa manual. O feedback do usuário mostra que os tópicos selecionados com base na análise de IA têm um aumento de mais de 20% na taxa de aprovação de defesa e na taxa de aceitação de periódicos.
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