基于学术偏好的科研合作网络动态演化研究
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作者党永杰
出版社中国经济出版社
ISBN9787513667494
出版时间2020-01
装帧平装
开本16开
定价78元
货号11380108
上书时间2024-12-23
商品详情
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作者简介
党永杰，男，1988年生，河南开封人，华中师范大学管理学博士，现在河南大学商学院工作。研究方向：社会网络分析、个性化推荐；在《情报学报》《情报理论与实践》等核心期刊发表多篇论文。
目录
第1章绪论
1.1研究背景与研究意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究意义
1.2研究现状与述评
1.2.1研究现状分析
1.2.2研究现状述评
1.3研究方法与研究工具
1.3.1研究方法
1.3.2研究工具
1.4研究目标与研究思路
1.4.1研究目标
1.4.2研究思路及论文结构
1.5本书的创新之处
第2章科研合作研究的发展
2.1科研合作及相关概念
2.1.1科研合作
2.1.2科研合作与作者合作
2.1.3科研合作与机构合作
2.1.4科研合作与知识交流
2.1.5科研合作与显性合作
2.1.6科研合作与隐性合作
2.2科研合作的研究视角
2.2.1定性研究视角
2.2.2信息计量学视角
2.2.3静态网络视角
2.2.4动态网络视角
2.3科研合作的历史演进
2.3.1科研合作的萌芽时期
2.3.2科研合作的发展时期
2.3.3科研合作的繁荣时期
2.3.4科研合作的网络时期
第3章研究理论基础
3.1偏好理论
3.1.1偏好简述
3.1.2学术偏好简述
3.2科研合作网络
3.2.1作者合作网络
3.2.2学术共同体网络
3.3网络动态演化
3.3.1网络演化理论基础
3.3.2网络演化假设条件
3.3.3网络增长模型
3.4本章小结
第4章基于学术偏好的作者合作加权网络动态演化研究
4.1作者合作加权网络演化理论
4.1.1作者合作加权网络演化动因
4.1.2作者合作加权网络演化机制
4.1.3作者合作加权网络演化规则
4.2作者合作加权网络演化模型的构建
4.2.1加权合作网络的数学表示
4.2.2作者合作加权网络演化模型描述
4.2.3模型度分布特征推导
4.3作者合作加权网络模型演化仿真
4.3.1网络模型演化过程可视化展示
4.3.2网络模型演化度分布特征统计
4.3.3关键节点在网络动态演化中的重要性分析
4.4实证分析
4.4.1数据来源及数据预处理
4.4.2论文作者数量统计
4.4.3作者合作加权网络的度分布
4.4.4作者合作加权网络模型仿真比较
4.4.5核心作者合作网络特征
4.5本章小结
第5章基于学术偏好的学术共同体元网络动态演化研究
5.1学术共同体元网络演化理论
5.1.1学术共同体元网络演化动因
5.1.2学术共同体元网络演化机制
5.1.3学术共同体元网络演化规则
5.2学术共同体元网络演化模型的构建
5.2.1学术共同体元网络的表示
5.2.2学术共同体元网络演化模型描述
5.3学术共同体元网络模型演化仿真
5.3.1蒙特卡洛数值模拟分析
5.3.2同质网络演化节点度分布特征统计
5.3.3异质网络演化节点度分布特征统计
5.4实证分析
5.4.1数据来源及数据预处理
5.4.2论文基本数据统计
5.4.3学术共同体元网络的度分布
5.4.4学术共同体元网络模型仿真比较
5.5实证网络的可视化展示
5.5.1同质网络的可视化展示
5.5.2异质网络的可视化展示
5.6本章小结
第6章基于学术偏好的科研合作对象推荐研究
6.1学术偏好与科研合作对象推荐
6.1.1基于共现关系的学术偏好概述
6.1.2共现网络的构建及关系强度
6.1.3学术偏好在科研合作对象推荐中的应用
6.2科研人员学术偏好模型构建思路
6.2.1科研人员学术偏好模型
6.2.2学术偏好的向量空间表示
6.2.3学术偏好相似度规范化处理
6.2.4推荐思路与算法描述
6.3实验结果及评价
6.3.1数据来源与数据预处理
6.3.2潜在合作关系挖掘步骤
6.3.3挖掘结果及其对比评价
6.4本章小结
第7章结论与研究展望
7.1结论
7.2研究展望
参考文献
图1.1本书的总体结构
图3.1基于层次向量空间的科研人员学术偏好模型
图4.1网络模型演化过程可视化展示
图4.2不同时间步长的网络度分布
图4.3不同网络初始形态的网络度分布
图4.4不同初始值的网络度分布
图4.5关键节点存在与否的网络演化度分布
图4.6论文作者数量分布
图4.7论文作者数量累计分布
图4.8作者合作对象数量分布
图4.9仿真结果与实证数据比较
图4.10核心作者合作网络
图4.11核心作者合作网络的派系划分结果
图4.12树状聚类图
图5.1学术共同体元网络
图5.2同质网络节点度分布
图5.3机构中作者数量分布
图5.4作者、机构关于关键词的度分布
图5.5关键词关于作者、机构的度分布
图5.6论文中作者、机构、关键词数量统计图
图5.7实证数据中同质网络节点度分布
图5.8实证数据中机构作者数量分布
图5.9实证数据中作者、机构关于关键词的度分布
图5.10实证数据中关键词关于作者、机构的度分布
图5.11作者合作网络
图5.12机构合作网络
图5.13关键词共现网络
图5.14机构—作者—关键词多层异质网络的可视化展示
图6.1基于学术偏好的科研合作对象推荐思路
图6.2科研人员学术偏好模型
图6.3作者与关键词关系矩阵
图6.4作者与引用文献关系矩阵
图6.5作者与被引文献关系矩阵
表3.1节点变化的基本驱动过程
表3.2连接变化的基本驱动过程
表4.12009—2012年样本数据作者信息表
表4.2程度中心性结果分析
表4.3中介中心性结果分析
表5.1学术共同体元矩阵
表5.2学术共同体元网络各子网络层
表5.3不同作者数条件下的旧作者数共现概率表
表5.4不同作者数条件下的机构数共现概率表
表5.5不同作者数条件下的关键词数共现概率表
表5.6核心机构及其合作机构
表6.1作者科研贡献度
表6.2作者发文数统计表
表6.3关键词词频统计表
表6.4作者被引频次统计表
表6.5核心作者(部分)
表6.6核心作者—关键词矩阵(部分)
表6.7作者—关键词相似度矩阵
表6.8潜在合作对象挖掘结果(排名前20位，含已合作作者)
表6.9排序结果整体标准差ZN对照表
表6.10挖掘结果的查准率和查全率
内容摘要
大科学时代背景下科研合作已经成为科技创新活动的主要组织形式，近年来科研合作现象引起了广泛的关注。科研合作网络作为复杂网络理论在科研合作研究中的具体应用，通过将科研人员的学术偏好映射为网络演化规则，从动态网络的视角研究科研合作网络的动态演化过程，能够有效掌握科研合作网络演化规律、优化科研合作团队结构。科研论文作为科研人员科研成果的主要形式，通过抽取科研论文的内部特征和外部特征研究科研合作网络已成为国内外学术界认可并普遍使用的研究方法。本文通过将偏好理论、网络动态演化理论引入到科研合作现象开展基于学术偏好的科研合作网络动态演化研究，主要研究以下几方面内容：作者合作加权网络的演化；学术共同体网络的演化；科研合作对象的推荐。
精彩内容
大科学时代背景下科研合作已经成为科技创新活动的主要组织形式，近年来科研合作现象引起了广泛的关注。科研合作网络作为复杂网络理论在科研合作研究中的具体应用，通过将科研人员的学术偏好映射为网络演化规则，从动态网络的视角研究科研合作网络的动态演化过程，能够有效掌握科研合作网络演化规律、优化科研合作团队结构。科研论文作为科研人员科研成果的主要形式，通过抽取科研论文的内部特征和外部特征研究科研合作网络已成为国内外学术界认可并普遍使用的研究方法。本文通过将偏好理论、网络动态演化理论引入到科研合作现象开展基于学术偏好的科研合作网络动态演化研究，主要研究以下几方面内容：(1)作者合作加权网络的演化。以科研合作论文中的作者为基本要素构建作者合作网络，网络中的节点代表作者，节点的大小代表作者的加权发文频次，边代表作者间的合作关系，边的粗细代表作者间合作关系的强弱。首先介绍了网络演化的基本理论和加权方法，在改进增长模型的基础上构建了基于学术偏好的作者合作加权网络动态演化模型，模型中作者合作网络以作者的学术偏好为驱动进行网络演化；然后通过设置不同的参数进行网络演化仿真并统计相应的网络度分布特征；最后利用样本数据的合作发文情况对作者合作加权网络演化过程中的网络度分布进行了验证，证实作者合作加权网络动态演化模型具有普适性和合理性，并对样本数据中核心作者网络的网络特征进行分析。
(2)学术共同体网络的演化。以科研合作论文中的作者、机构、关键词为基本要素构建学术共同体元网络，并根据节点属性将其分为同质网络和异质网络两种类型，其中同质网络为无向网络，异质网络为有向网络。首先介绍了学术共同体网络演化的基本理论和学术共同体的元网络表示方法；然后在基本增长模型的基础上构建了基于学术偏好的学术共同体网络演化模型，演化过程中以作者层网络演化为基础，其他层网络根据共现概率规则进行同步演化；最后进行模型仿真与实证分析，并对由样本数据构建的学术共同体网络进行了可视化展示。本文构建模型能够很好地解释作者、机构、关键词之间的关系模式，揭示了学术共同体网络演化的规律。
(3)科研合作对象的推荐。为科研人员推荐具有共同学术偏好的合作对象能够优化科研团队结构、促进知识创新与知识融合。首先介绍了基于关键词共现、共引、共被引等三种类型共现关系的学术偏好，提出了基于科研贡献度加权的作者共现网络的构建方法，并分析了基于学术偏好的科研合作对象推荐思路；然后介绍了科研人员学术偏好的向量空间表示方法，并利用修正的余弦相似度方法进行规范化处理将其转化为学术偏好相似度；最后利用样本数据进行实证分析并利用标准差衡量分析结果顺序的一致性，利用查全率和查准率衡量分析的结果的全面性和准确性。利用科研贡献度对科研主体加权的方法，能够更加准确地衡量科研人员间学术偏好的相似度，进而能够为科研人员推荐更加合适的合作对象。
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