《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》实施以来,我国财政科技投入快速增长,科技项目和资金管理不断改进,为科技事业发展提供了有力支撑。同时也给科技项目管理工作带来了新的挑战:第一,随着科技项目申报数量的增加存在项目重复申报、重复立项等突出问题。第二,随着各学科不断细化以及学科交叉、融合日益加剧,科技项目研究的广泛交流与合作是科技发展的重要推动力,根据项目的相似度进行合理的整合是未来发展的趋势。加强项目相似度分析是解决这些问题的关键,项目的相似度分析一般是通过申请书的相似度计算找到相似项目,从而为项目立项提供一定依据,论文主要研究内容包括以下几个方面。首先,分析科技项目相似度计算的关键技术,针对科技项目申请书中存在的大量专业术语,提出一种改进的基于词序列频率有向网的未登录词识别方法。该方法依据词性对项目申请书的分词进行过滤,并结合停用词表对提取出的未登录词进行过滤。将提取出的未登录词作为特征词的一部分,结合剩余特征词构建基于向量空间和图模型的申请书表示模型,然后基于该模型计算申请书的相似度。其次,提出最大团方法求解图模型的相似度。图模型的相似度可以通过最大公共子图求解,同时图的最大公共子图问题又可以转化成求解最大团问题。最后,随着科技项目数量的增加,科技项目相似度计算涉及到的申请书预处理、特征词提取以及相似度计算等技术计算量大、计算时间长,为解决这一问题本文结合Hadoop分布式计算平台,利用MapReduce并行计算框架将申请书相似度计算每一个过程分解为Map和Reduce任务。