张伟：李娜，你最近在研究高校科研管理系统，有没有什么新发现？

李娜：是啊，我最近在关注沧州的一些高校，他们正在尝试用新的系统来提升科研管理效率。不过我发现他们的系统在数据排序和排名上还有待优化。

张伟：哦，排名问题？这个挺关键的，尤其是在科研成果展示和资源分配方面。

李娜：对，比如沧州某大学现在有一个科研项目排名系统，但效果不太理想。我想试着用一些算法来改进它。

张伟：那你是怎么做的？有没有具体的代码示例？

李娜：当然有，我用Python写了一个简单的排名算法，可以基于科研项目的数量、质量以及经费等指标进行综合评分。

张伟：听起来不错，能给我看看代码吗？

李娜：好的，这是我的代码，首先定义一个数据结构，然后计算每个项目的权重，最后进行排序。

张伟：那我们来看看代码吧。

李娜：这是一个简单的Python脚本，用来处理科研项目的数据并生成排名。

        
# 示例数据
projects = [
    {'name': '项目A', 'funding': 500000, 'papers': 15, 'patents': 3},
    {'name': '项目B', 'funding': 300000, 'papers': 10, 'patents': 2},
    {'name': '项目C', 'funding': 700000, 'papers': 20, 'patents': 4},
]

# 定义权重
weights = {
    'funding': 0.4,
    'papers': 0.3,
    'patents': 0.3
}

# 计算得分
def calculate_score(project):
    return (project['funding'] * weights['funding'] +
            project['papers'] * weights['papers'] +
            project['patents'] * weights['patents'])

# 排序
sorted_projects = sorted(projects, key=calculate_score, reverse=True)

# 输出结果
for i, project in enumerate(sorted_projects):
    print(f"{i+1}. {project['name']} - 得分: {calculate_score(project):.2f}")
        
    

张伟：这代码看起来很清晰，但是实际应用中会不会遇到数据不一致的问题？

李娜：确实会，比如有的项目可能没有专利数据，或者资金数额差异很大。这时候需要做数据预处理，比如归一化或填充缺失值。

张伟：那在沧州的高校中，有没有类似的系统已经投入使用？

李娜：有，比如沧州师范学院和河北工程技术学院已经开始试点使用这种基于多指标的排名系统。

张伟：他们是怎么评估这些系统的呢？有没有具体的排名结果？

李娜：他们定期发布排名报告，根据科研产出、资金支持和学术影响力等指标进行综合评估。

张伟：听起来挺有用的，不过这样的系统是否会影响教师的科研积极性？

李娜：这个问题确实存在，有些教师可能会为了排名而选择更容易出成果的课题，而不是真正有潜力的研究方向。

张伟：那你们有没有考虑过引入动态调整机制，让排名更公平？

李娜：是的，我们正在研究一种基于时间衰减的加权算法，这样可以避免某些长期项目被忽视。

张伟：这个想法很好，那能不能再写一个改进版的代码？

李娜：好的，这是我修改后的版本，加入了时间衰减因子。

        
import datetime

# 假设当前日期为2024年4月1日
current_date = datetime.date(2024, 4, 1)

# 项目数据（增加时间字段）
projects = [
    {'name': '项目A', 'funding': 500000, 'papers': 15, 'patents': 3, 'start_date': datetime.date(2022, 1, 1)},
    {'name': '项目B', 'funding': 300000, 'papers': 10, 'patents': 2, 'start_date': datetime.date(2023, 1, 1)},
    {'name': '项目C', 'funding': 700000, 'papers': 20, 'patents': 4, 'start_date': datetime.date(2020, 1, 1)},
]

# 定义权重
weights = {
    'funding': 0.4,
    'papers': 0.3,
    'patents': 0.3,
    'time_decay': 0.1
}

# 计算时间衰减因子
def time_decay_factor(start_date):
    delta = current_date - start_date
    days = delta.days
    # 假设每过一年，权重减少10%
    years = days / 365
    decay = max(0.1, 1 - 0.1 * years)
    return decay

# 计算得分
def calculate_score(project):
    score = (
        project['funding'] * weights['funding'] +
        project['papers'] * weights['papers'] +
        project['patents'] * weights['patents']
    )
    score *= time_decay_factor(project['start_date'])
    return score

# 排序
sorted_projects = sorted(projects, key=calculate_score, reverse=True)

# 输出结果
for i, project in enumerate(sorted_projects):
    print(f"{i+1}. {project['name']} - 得分: {calculate_score(project):.2f}")
        
    

张伟：这个时间衰减因子设计得很巧妙，能有效避免“老项目”被忽视的问题。

李娜：是的，而且这种方法还能激励研究人员尽快完成高质量的研究。

张伟：那在沧州的高校中，这样的系统是否已经被广泛接受？

李娜：目前还在推广阶段，但很多高校已经看到了效果，尤其是那些科研资源有限的学校，排名系统帮助他们更好地分配资源。

张伟：那你们接下来有什么计划？

李娜：我们打算进一步优化算法，加入更多维度，比如合作网络、团队规模等，同时也会开发一个可视化界面，方便管理人员查看排名结果。

张伟：听起来很有前景，希望你们的系统能成为沧州高校科研管理的一个标杆。

李娜：谢谢，我们会继续努力的。