一、热词分析的核心技术架构
1. 多模态数据融合引擎
python
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# 数据源矩阵示例
data_sources = {
"学术领域": ["Nature/Science论文库", "WOS核心合集", arXiv预印本"],
"产业领域": ["德温特专利库", Crunchbase融资数据", "Gartner技术曲线"],
"社会领域": ["Reddit技术板块", 知乎热榜", 抖音科技话题"],
"政策领域": ["各国科技白皮书", "部委专项规划", "ISO标准文档"]
}
# 权重分配模型（TF-IDF改进型）
def dynamic_weighting(tf, df, source_type):
if source_type == "学术": return tf * log(10/(df+1))
elif source_type == "产业": return tf * sqrt(10/(df+1))
elif source_type == "社会": return tf * (1 - df/1000)
技术突破：构建跨源异构数据的时空对齐模型，解决学术超前性（平均领先产业2-3年）与社会热议的时滞问题。
二、技术创新发现的三层过滤模型
1. 热度爆发侦测
突变系数计算：
