一种引文轨迹模式预测方法、设备、介质以及产品

本申请公开了一种引文轨迹模式预测方法、设备、介质以及产品，涉及引文轨迹模式预测领域，该方法包括获取不同领域论文的完整引文数据，并构建论文被引时间序列；并将论文被引时间序列作为引文轨迹；根据不同领域论文的引文轨迹，采用K‑Shape聚类算法以及改进的肘部法则和轮廓系数法进行聚类；每个聚类类别为引文轨迹对应的引文轨迹模式；利用聚类后的引文轨迹训练采用自适应滑动窗口机制的LSTM长短记忆神经网络模型；利用训练后的LSTM长短记忆神经网络模型对待评估论文的引文轨迹模式和未来趋势进行预测。本申请能够高效识别和深入分析论文引文轨迹现有的各类模式，并对相关论文引用轨迹的未来情况进行概率推断。