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[目的/意义] 通过对科研群体中学者之间的关联度进行研究,建立一种新的关联度计算模型,为深入分析学者间的关系提供更多视角。[方法/过程] 在对已有学者关联度表示方法进行总结的基础之上,将传统研究中的学者间合著关系与文献引用关系进行集成,构建基于合著与共引关系的学者关联度模型。实证部分以图书情报领域17种期刊10余年的文献数据以及引文数据为例,详细阐述基于该模型的复杂网络构建过程,并对该复杂网络的应用价值进行论述。[结果/结论] 实证数据表明,该关联度计算模型具有可应用性,构建的网络很好地将有向图与无向图进行了统一,不仅能够反映合著关系也能够体现相互间的共引关系,为深入分析学者间的关联提供数据基础,也能为知识服务和政策制定提供有益的参考。 相似文献
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[目的/意义] 为便于机构人才引进,构建领域核心团队识别规范化流程,从核心区域作者确定、团队指导/师承关系判别、团队发刊倾向和团队研究方向4个方面对领域核心团队进行挖掘研究。[方法/过程] 首先,进行数据前期规范;然后,结合作者合著无向二值矩阵与核心-边缘结构分析,划分核心区域作者,综合多维指标对核心区域作者进行适当调整;最后,基于第一作者与其他作者的有向合著网络,识别领域核心研究团队。[结果/结论] 在厘清团队指导/师承关系判别基本流程上,提炼通用性规律,包括：①在"外射星型"拓扑结构的合著团队中,处于中心位置节点有较高概率为导师/指导者,而"内聚星型"拓扑结构合著团队位于网络中心的作者科研能力较强;②在第一作者与其他作者的有向合著网络中,两个节点若同时具备第一作者与通讯作者关系、有相同的所属机构、学术年龄有一定差距,则这两个节点间一定存在指导关系,有较高的概率存在师承关系。 相似文献
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[目的/意义] 明晰由关键词形成的主题内容类关联关系对合著关系预测的影响和作用,形成作者-关键词二分网络上的合著关系预测指标和方法,提高预测准确率和结果可解释性。[方法/过程] 首先,在作者-关键词二分网络上抽取多种路径表示作者间的关联关系,并结合关联强度的计算方式,共同形成多种合著关系预测指标;接着应用逻辑回归的机器学习方法学习不同指标对于合著关系预测的贡献,由此构建二分网络中基于路径组合的合著关系预测指标;最后基于链路预测方法对指标进行评测。[结果/结论] 在图书情报领域的实验证实,作者-关键词二分网络中路径组合指标的准确率最高,较4种单路径指标均有大幅度提高;多种路径均对合著关系预测产生影响,且路径“作者-关键词-作者”（AKA）的作用明显高于路径“作者-关键词-作者-关键词-关键词”（AKAKA）;同时,使作者产生关联的关键词能表示作者间的共同研究主题和兴趣,使得结果更易解释。下一步将引入更多路径到该模型中并在其他领域验证方法的通用性。 相似文献
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综合运用社会网络分析法、网络调研、比较分析等研究方法,捕获中医古籍的文献信息,构建作者合著关系网络。利用Ucinet工具形成中心性和凝聚子群,探索中医古籍研究领域的科研团队。通过网络调研的方式构建了作者实际社会关系网络,并对比分析了社会关系网络与合著关系网络。我国中医古籍科研团队分布较分散,机构间科研实力差距较大;研究内容多为疾病古方文献考证、用药规律分析、知识库构建、古籍数字化等实用性研究,以及本体构建、古籍语言分类、概念实体间语义关系等知识组织类研究;合作模式主要有层级型、多点共中心型、共用点交叉合作型。 相似文献
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[目的/意义] 对科学共同体中权威学者的地位与作用开展研究,以合著网络结构分析为视角,将网络分析与高h指数学者的作用研究相结合,从作者节点所处的网络结构与位置中探寻学者的影响力与作用发挥,为科学共同体的实证性研究开辟新的途径。[方法/过程] 以我国图书情报学科为例,选取33位高h指数学者作为研究对象,采集发文数据,提取合著关系,通过构建合著关系网络,采用网络分析技术对节点的中心性、聚集性、结构洞特征等进行分析。[结果/结论] 数据分析表明:绝大部分高h指数学者在网络结构中占据核心位置,学者之间联系紧密,在科学共同体中起到引领学科发展方向、建立和维护学科规范、加强科学交流与知识传播以及培育人才等重要作用。 相似文献
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在对个人和科研机构的评价研究中,针对难以准确、可靠地界定与识别科研团队的问题,将向量空间模型应用到作者合著关系网络的科研团队发掘研究中。在考虑论文作者署名顺序的前提下,构建论文与作者向量空间,通过计算作者向量的相似度来衡量作者之间的合作关系,再通过社会网络分析中的凝聚子群分析方法分析作者合作关系网络。最后,以某高校内某学院的所有在编教师为研究对象,准确地发掘出所有真实存在的科研团队,从而验证方法的合理性。 相似文献
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作者合著网络中研究兴趣相似性实证研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]从作者微观个体研究兴趣角度出发,通过对作者合著网络中作者关联关键词集的研究,定量地验证研究兴趣相似是作者合作的一个动机。[方法/过程]收集WOS中检索领域相关文献题录信息,构建作者合著网络,并利用Louvain算法划分社区,实现了Jaccard系数及余弦相似性系数的计算指标,统计与对比分析整体网络及社区内部作者研究兴趣的相似性。[结果/结论]在网络整体层次,作者合著网络中作者的研究兴趣相似性较高,但也存在一定比例的差异性即互补性;在科研社区内部,合著作者平均研究兴趣相似性及互补性均高于网络整体层次,科研社区的形成受到作者研究兴趣的影响。两个层次的兴趣相似性反映了研究兴趣相似是作者合作的一个重要动机。 相似文献
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[目的/意义]融合多元网络和网络表示学习方法学习并发现作者间的关联性,能够更好地进行合作者推荐。[方法/过程]文章首先搜集情报学领域相关文献数据作为原始数据集,在经过数据清洗后,根据作者间的多元关系构建各信息实体的多个科研信息网络,然后对高维网络利用Node2vec网络表示学习方法学习各节点的信息,从而得到各网络中节点的向量表示。其次,通过余弦相似度计算各网络中的作者相似度。最后融合作者间机构合作偏好和作者学术水平相似度得到最终的推荐结果。[结果/结论]文章提出的融合模型考虑了多元网络和数据稀疏性,在AUC值上的表现优于单一维度,得到了更好的合作预测效果。实验结果表明,该合作者推荐模型在情报学领域作者合作者推荐中具有可行性。 相似文献
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[目的/意义] 在科研过程中,知识流动的内容是多样的,而学科知识流动是其中一个重要的研究方面。从区别于基于引文的学科知识流动分析角度,从科研合作角度出发,期望从合著论文中分析出因科研合作过程而产生的学科知识流动特征。[方法/过程] 基于合著论文的参考文献的学科分布确定此论文的多学科共现属性,并根据此属性构建合著论文的多学科共现网络,即基于合著论文的学科流动网络。通过网络的整体特征和网络的节点特征两个方面对合著论文的学科流动网络进行特征分析。其中,网络整体特征包括学科流动的广泛性、学科流动的有效性、学科流动的新颖度、学科流动的流通度;网络节点(即学科节点)特征包括学科流动的核心性、学科流动的连续性、学科流动的一致性、学科流动的差异性。[结果/结论] 以"药物化学"学科为例,通过前后5年各个指标的数据对比,得出在科研合作中"药物化学"学科与其他学科之间的流动趋势是逐渐增加的,其流动的质量也是不断提升的,学科间的交流在不断地加深。同时,中美日3个国家在此学科的不同时间段均具有各自不同的表现。运用基于合著论文的学科知识流动网络分析方法能够反映科研合作中"药物化学"学科知识流动的情况,但是需要研究论证此方法在其他学科的应用程度。 相似文献
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[目的/意义] 以武汉大学和南京大学在图书情报研究领域的发文作者及其发文数量为研究对象,识别两机构内部合作网络的结构特征及差异,挖掘合作潜力,为增强作者之间的合作交流提供借鉴,以期帮助该领域更好地发展。[方法/过程] 建立次作者与第一作者之间的有向合作网络,统计两机构的合作构成,通过社会网络分析Pajek软件将合作网络关系可视化,同时进行三方关系组的特征分析。[结果/结论] 经分析发现武汉大学更倾向双人合作发文,次作者多与高产作者合作,网络有汇聚倾向,缺乏次作者之间的合作;南京大学该领域学者倾向于独立发文,更多作者作为第一作者加入合作网络,使网络向外部扩张,第一作者之间缺乏合作。 相似文献
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[目的/意义]基于科学数据构建合作网络,并与传统出版物合作网络进行比较,从网络分析层面解读两个合作网络的差异,为科学数据管理工作提供借鉴。[方法/过程]以ClinicalTrials.gov网站的临床科学数据库为例,利用爬虫抓取该网站上传统论文题录信息以及临床试验信息的元数据并分别构建合作网络,通过复杂网络分析比较试验合作机构网络与论文合作机构网络之间的异同。[结果/结论]基于科学数据集和论文数据集的元数据构建的合作网络,与仅从论文数据集中提取元数据构建的网络相比,前者能够展现更丰富准确的合作信息,从而揭示科学数据管理和开放共享的重要性。 相似文献
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[目的/意义] 探索杰出科学家科研合作与其学术影响力的关系,为培养创新型人才过程中优化科研合作提供依据。[方法/过程] 采用非平衡面板数据分析方法研究1900-2018年242个英美籍诺贝尔自然科学奖获得者的合作规模、合作广度以及合作角色等合作指标与其学术影响力的关系。[结果/结论] 虽然非一作论文的合作特征对总体合作论文的合作特征的贡献比一作论文的大,但是一作论文对诺奖获得者学术影响力的贡献比非一作论文的大。一作发文的合作规模是诺奖获得者一种有效的合作规模,它与获奖者的学术影响力呈正相关。多与不同的学者合作,对诺奖获得者来说有利于其学术影响力的提高。建议研究学者发文的合作特征对其学术表现影响甚至与合作特征相关的其他研究时将学者的一作、非一作发文分开研究这样有可能得出更有意义的结论。 相似文献
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[目的/意义] 以科研人员的学科服务需求分析为基础,构建面向科研服务的多层次作者分析模型,并进行实证研究,以期为深化科研服务提供参考。[方法/过程] 通过对同一专业、处于不同研究水平的科研人员进行需求调研发现,不同层次的科研人员针对同一问题的具体分析需求是不同的;进而以作者分析为例,提出面向入门型、专注型、管理型科研人员的多层次作者分析模型,并以中国语言文字学2001-2015年核心期刊论文为例,综合利用文献计量方法和工具解答不同层次的作者分析需求。[结果/结论] 实验结果表明,利用这一模型能识别出这15年间中国语言文字学领域的核心作者群、代表性学者、研究团体、合作情况,以及近期代表性学者和持续代表性学者。分析模型具有普适性,能够提高图书馆员在科研服务中的融合度。 相似文献
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[目的/意义] 在科学研究中,科研团队通过学术交流互动推动着科学进步。以计算语言学领域为例,识别科学领域中科研团队的角色并探究其特征。[方法/过程] 通过构建机构作者合作网络,运用社群识别算法发现科研团队,结合论文引用关系构建科研团队引证网络,基于蝴蝶结模型和网络位置理论划分出领导者、中介者、追随者和孤立者等4种角色的科研团队。[结果/结论] 不同角色的科研团队在成员数量、发文量、合作强度等3个方面具有不同的特征。如领导者角色的团队数量最少而平均规模较大,追随者角色团队数量最多而团队规模较小,中介者团队合作密度与团队的发文量之间存在着显著的负相关关系,孤立者角色的团队与其他团队几乎不存在引证和被引关系。 相似文献
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[目的/意义]作者共引网络分析（ACNA）是文献计量学中的重要分析方法,旨在通过寻找学术文献集合中作者之间的共引关系绘制出特定领域的知识图谱,进而指导科学研究。然而,ACNA的一个缺陷是其原始矩阵输入信息量过小。本文通过提出作者混合共引网络（HACNA）,绘制更为精确的科学知识图谱。[方法/过程]鉴于不同种类的学术网络能为绘制知识图谱提供不同维度的信息,提高知识图谱绘制的精确性,本文以合著网络和引用网络为例,结合其他种类的学术网络在ACNA基础上进行精确科学知识图谱的绘制。[结果/结论]实证研究结果显示,与ACNA相比,HACNA绘制出的知识图谱在聚类过程中能够使得同类作者更为聚拢、不同类作者更为分散,从而提高了聚类效果和可视化程度。同时,HACNA绘制出的知识图谱还能够挖掘出更多细节。 相似文献
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[目的/意义] 研究国内阅读推广领域内的论文合著情况,寻找作者之间的合作关系,并深入研究作者间的潜在合作关系,以期推动阅读推广领域的合作研究。[方法/过程] 在外在合作关系的研究方面,基于社会网络分析法对合作网络进行节点中心性测度,从点度中心性、接近中心性、中间中心性3个属性出发,对国内阅读推广领域内作者之间合作关系进行系统分析; 在潜在合作关系研究层面,采用 TF-IDF关键词加权的作者关键词耦合强度算法,对核心作者群122名作者的潜在合作关系进行挖掘,同时使用 UCINET和 NETDRAW软件对关系网络进行分析。[结果/结论] 揭示国内阅读推广领域作者现存合作关系网络特点,验证该领域合作仍存在潜力,为领域内作者合作方向提供新思路,推动更高质量研究成果的产出。 相似文献