通过对科学领域科研活动信息数据的深度探索与挖掘分析，建设基于科研活动知识服务的科研态势感知决策服务能力，协助领域科研人员了解学术发展动态，为研究选题、规划与管理提供数据分析上的支持，辅助领域科研管理人员识别领域专家与机构，分析科研合作、交流情况，为科研决策性活动提供数据依据。
态势感知决策软件配置项基于科学领域知识网络模型，实现知识可视化的交互式关联浏览，利用文献计量学、三角关系计算、频繁子图挖掘、重叠社区发现等大数据分析方法，对科研活动信息进行数据分析与挖掘，找出科研人员间的合作关系网络以及关联关系路径，挖掘科研社区，发现领域研究热点，探测前沿动态；基于科研人员、机构的影响力指标模型以及科研活动标签模型，计算科研人员、科研机构的影响力得分，构建科研人员精准画像，实现科学领域专家遴选。通过基于知识图谱的分析与挖掘能力为科研人员提供丰富的分析服务以支持决策。
系统包含 6 个核心功能模块，围绕科学领域科研数据挖掘、分析与可视化，为科研决策提供支持。
一、具体功能模块及主要描述
1. 交互式数据关联浏览
核心功能：以立体全景式网络图展示科学领域知识网络，节点涵盖项目、成果、人员、单位等数据，边代表关联关系。
关键操作：选中节点显示属性信息，双击链接至详情页；可围绕节点放大 / 缩小，逐步呈现数据与关系细节；支持以科研人员为中心定位并展开关联网络。
2. 科学领域合作网络图谱
科研人员合作网络查询：以指定人员为核心节点，展示合作人员 / 机构的关系网络，边的长短 / 粗细体现合作密切度，点击边可查看合作项目 / 成果明细。
科研机构合作网络查询：以指定机构为中心，展示合作机构的关系网络，支持按合作类型筛选，合作内容以 tab 页形式分类展示。
3. 科学领域专家遴选
科研人员画像：整合人员基本属性、成果数据、学术经历等，通过 8 类知识图谱（学术成果、被引变化、研究兴趣流等）可视化展示，支持合作查询与合作者推荐。
关联路径查询：查询两名科研人员或两个机构间的合作关系路径，标注路径深度与数量，支持节点 / 边的交互与高亮显示。
4. 科研影响力态势发现
基于多指标加权分析，评估项目、人员、机构的综合影响力并可视化展示
5. 科研社区态势发现
科研紧密合作社区发现：通过聚类分析识别合作紧密的科研人员团体，节点大小体现影响力，标注核心人员。
科研相似学术方向社区发现：基于研究兴趣相似度构建网络，划分学术群体，识别社区核心研究主题。
领域研究热点分析：通过关键词共现分析绘制热点图谱，支持热点查询、趋势追踪与年度变化展示。
6.系统管理
第三方登录系统集成
用户登录日志管理
用户操作日志记录：完整记录用户在软件内的业务操作行为实现操作轨迹可追溯，保障数据操作合规性。
白名单管理：仅允许白名单执行特定操作，保障系统核心功能与敏感数据的访问安全。
后端都是由自己一个人实现，算法部分由领导提供的算法参考文档和具体文献等资料。
项目以 SpringCloud 微服务架构为核心，结合 Redis、Elasticsearch（ES）、Neo4j 三大数据库，适配 JDK11 环境，通过多算法支撑科研数据分析，技术架构贴合业务需求，实现亮点聚焦数据可视化与智能分析，难点集中在大规模数据处理与算法落地。
实现亮点
1. 多数据库协同
针对性解决科研数据 “海量结构化 + 复杂关联 + 高频检索” 需求：ES 支撑千万级数据的全文检索；Neo4j 高效处理人员 - 机构 - 项目的复杂关联路径查询；Redis 缓存高频热词与登录状态，降低核心数据库压力。
2. 算法分析，落地核心业务价值
影响力分析：采用加权评分模型（论文数、被引频次、项目等级、专利转化等指标加权），结合文献计量学方法，实现人员 / 机构 / 成果影响力的量化评估，评分准确率贴合科研领域实际认知。
社区发现：运用频繁子图挖掘、重叠社区聚类算法，从合作网络中识别紧密合作团体；基于论文关键词共现与相似度计算，划分相似学术方向社区，挖掘隐性科研群体关联。
3. 可视化交互
基于 ECharts 等，实现知识图谱、合作网络、研究热点等数据的可视化展示，支持节点放大 / 缩小、路径高亮、边详情查询等交互操作。
难点
Neo4j 中存储百万级节点与千万级边时，复杂关联路径查询、社区聚类计算易出现超时。
跨系统集成与数据一致性保障。
系统并发请求量可能激增，易导致网关拥堵、数据库压力过大。
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