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科学合作网络的中心性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
应用社会网络分析法,以信息资源管理领域为研究示例,通过万方数据库采集相关数据,对科学合作网络进行了中心性分析,分别选取了程度中心性、亲近中心性、中介中心性、特征向量中心性和PageRank为研究指标,通过实验得到了可以表征该科学合作网络的分析数据,为今后更加深入地了解科学合作网络做一定的铺垫。 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
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以WoS收录的25位普赖斯奖得主论文数据为依据,运用社会网络分析法研究该获奖群体间的科学合作网络。结果表明:各获奖者合作活跃程度不一,网络中形成若干核心节点;合作网络主要由4个作者聚集群体组成,并确定普赖斯奖得主合作网络中的部分中国学者;合作网络越大、合著越多的获奖者通常有较高的学术论文产出;增强科学合作对提升部分学术影响力指标有积极影响。 相似文献
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高层次科技人才学术合作网络研究 总被引：1，自引：0，他引：1
对2009 年获得自然科学奖项目主要完成人的学术合作进行调研,采用社会网络分析方法,对主要完成人之间
的合作关系、SCI 论文合著情况、合作的规模和范围进行分析,并通过合作网络平均路径和直径、网络合作度和度分布、
聚类系数、网络密度和中心性、无标度特性等定量学术合作网络特性分析,得出以下结论：重大科学发现需要较长时间
的沉淀;整体合作网络为松散网络,合作以机构内为主,随着地域的扩展逐渐减弱;学术合作网络存在三八原则;合作
网络度服从幂率分布。提出重视团队建设,鼓励合作,以及科研机构和科技人才不能急功近利, 相似文献
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[目的/意义]合理预测科研领域的潜在合作关系有助于优化资源配置,提升科研产出效率。从科研网络出发的潜在合作预测研究日益增长,需要系统总结。[方法/过程]在CNKI和Web of Science中检索并筛选出基于科研网络的潜在合作关系预测方法的研究,从年发文量、期刊分布对目标文献集进行统计分析。使用内容分析法,梳理出预测潜在合作关系的一般流程,描述步骤中的方法。[结果/结论]潜在合作关系预测一般流程为网络构建、特征提取与表示、合作预测和预测结果评价,其中构建的网络可分为同质网络、异质网络和二分网络,特征提取和表示可分为节点内容特征和网络结构特征,合作预测的方法主要有基于相似性的方法和基于机器学习的方法,预测结果评价的指标为AUC、Precision和Ranking Score;现有方法的局限性启示了未来潜在合作关系预测的发展方向。 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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阐述科研合作网络弹性的概念、研究意义与应用,并以全球100所高校在图书情报学领域所组成的科研合作网络为例,选取网络最大簇规模和网络效率作为网络弹性测度指标,讨论节点点度失效、介数失效以及随机失效策略下该科研合作网络的弹性。结果显示,科研合作网络对随机节点失效具有较强的鲁棒性,其网络容错能力较强;对选择性节点失效的网络抗攻击能力较弱;网络效率相对于网络最大簇规模更适合作为科研合作网络弹性的测度指标。 相似文献
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对2009 年获得自然科学奖项目主要完成人的学术合作进行调研,采用社会网络分析方法,对主要完成人之间的合作关系、SCI 论文合著情况、合作的规模和范围进行分析,并通过合作网络平均路径和直径、网络合作度和度分布、聚类系数、网络密度和中心性、无标度特性等定量学术合作网络特性分析,得出以下结论:重大科学发现需要较长时间的沉淀... 相似文献
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复合合作强度指数构建及应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 构建一个基于科学家合作行为来评价科学家科研表现的复合合作强度(CCS)指数,该指数的特点在于不仅反映作者合作网络的特征,而且揭示科学家的合作机构及分布特征。[方法/过程] 基于科学家的合作与科研表现的正相关性,提出六大假设构建CCS指数理论模型。选取来自中国科学院2007-2011年间发表SCI论文在30篇以上的40位工业生物技术领域科学家为实证分析对象,并对实证结果与合作网络度数、H指数和篇均被引频次进行比较。[结果/结论] CCS指数与合作网络度数具有较高的相关性,而与H指数和篇均被引频次的相关性很弱,CCS指数的价值在于揭示科学家的合作者及合作机构的分布广度、深度和密度,反映科学家的国际合作参与度。这些指标之间存在互补关系,可进一步丰富科学家评价的指标,有助于开展科学家的科研表现评价和专家发现工作。 相似文献
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在系统调研跨地域科研协作现状基础上,本研究提出跨地域科研协作模式分析框架,以信息搜寻与信息检索融合（IS&R）等为测试主题,构建跨地域科研协作网络;计算无向加权科研协作网络节点中心性,发现各主题研究热点国家、城市和机构;模拟有向加权科研协作网络连接强度,描绘科研协作关系中知识流动方向;识别科研协作过程中节点角色,发掘城市科研协作主流模式;通过QAP分析,测度地理距离对节点间科研协作强度的影响,剖析节点科研实力与节点间科研协作强度的相关关系;借助演化分析,厘清科研协作网络发展历程及节点角色迁移情况。结果显示,上述主题在跨地域科研协作过程中既存在共性的节点分布、网络连接和扩展模式,又表现出一定的学科差异。图5。表11。参考文献23。 相似文献
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This paper proposes a new node centrality measurement index (c-index) and its derivative indexes (iterative c-index and cg-index) to measure the collaboration competence of a node in a weighted network. We prove that c-index observe the power law distribution in the weighted scale-free network. A case study of a very large scientific collaboration network indicates that the indexes proposed in this paper are different from other common centrality measures (degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, eigenvector centrality and node strength) and other h-type indexes (lobby-index, w-lobby index and h-degree). The c-index and its derivative indexes proposed in this paper comprehensively utilize the amount of nodes’ neighbors, link strengths and centrality information of neighbor nodes to measure the centrality of a node, composing a new unique centrality measure for collaborative competency. 相似文献
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《Journal of Informetrics》2014,8(4):854-862
International scientific collaboration has been the dominant driving force for promoting scientific and technological advancement. However, current international scientific collaboration analysis and evaluation mainly concentrate on the exploration of international collaboration network; hence, an evaluation method of international scientific collaboration is yet to be formed. In this paper, we take the dye-sensitized solar cells (DSSCs) as an empirical object and combine the international collaboration network with geographic information, which we call the International Collaboration Map, to display the international collaboration situations among countries or regions worldwide (inter-country collaboration), the collaborations among countries or regions within each continent (intra-continent collaboration), and the collaborations among continents (inter-continent collaboration) from different angles. Based on the thought of fractional count, this study introduces the indicators of collaborative country rank, international collaboration width, and international collaboration activity; the study employs the International Collaboration Activity Index (ICAI) to comprehensively measure the degree of countries or regions international collaboration at the country or region level. It systematically evaluates the differences between the active degree of relevant countries or regions in collaborative research. We use correlation analysis among the five sub-criterions and verify the rationality of index construction. K-means clustering analysis is undertaken among 84 countries or regions in the DSSCs field. The results show the formation of three groups, each with their unique international collaboration features. 相似文献
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认为已有科研合作网络分析研究成果多是基于某文献数据库单一数据源,无法全面完整地反映真实的科研合作状态。基于多数据源,从作者贡献、合著次数、合著强度和合著效果等角度对合著网络中的点权和边权进行加权,构建多数据源的科研合作网络分析方法。实证分析表明,本文所提出的方法较基于单一数据源的合著分析能够真实、全面地反映科研合作状态。 相似文献
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This paper builds an index family, named bi-directional h-index, to measure node centrality in weighted directed networks. Bi-directional h-index takes the directed degree centrality as the initial value and iteratively uses more network information to update the node’s importance. We prove the convergence of the iterative process after finite iterations and introduce an asynchronous updating process that provides a decentralized, local method to calculate the bi-directional h-index in large-scale networks and dynamic networks. The theoretical analysis manifests that the bi-directional h-index is feasible and significant for establishing a greater conceptual framework that includes some existing index concepts, such as lobby index, node’s h-index, c-index and iterative c-index. An example using journal citation networks indicates that the bi-directional h-index is different from directed degree centrality, directed node strength, directed h-degree and the HITS algorithm in ranking node importance. It is irreplaceable and can reflect these measures of node’s importance. 相似文献