基于学术大数据的科学家合作行为分析与挖掘
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第17-36页 |
1.1 研究背景与意义 | 第17-20页 |
1.1.1 研究背景和意义 | 第17-20页 |
1.2 研究现状 | 第20-29页 |
1.2.1 基于统计分析的学术合作分析 | 第20-21页 |
1.2.2 基于网络科学的学术合作分析 | 第21-25页 |
1.2.3 基于团队科学的科学家合作行为分析 | 第25-27页 |
1.2.4 学术合作关系挖掘与合作者推荐 | 第27-29页 |
1.3 本文研究内容及创新点摘要 | 第29-33页 |
1.3.1 当前研究存在问题 | 第29-31页 |
1.3.2 研究内容 | 第31-33页 |
1.4 本文结构 | 第33-36页 |
2 基于学术年龄的学术合作模式演化分析 | 第36-55页 |
2.1 引言 | 第36-38页 |
2.2 数据集介绍 | 第38-39页 |
2.3 方法 | 第39-43页 |
2.3.1 学术年龄 | 第39-41页 |
2.3.2 自中心网络 | 第41-43页 |
2.4 结果分析 | 第43-53页 |
2.4.1 学术年龄分布 | 第44页 |
2.4.2 网络特征 | 第44-47页 |
2.4.3 三元关系 | 第47-49页 |
2.4.4 合作强度 | 第49-50页 |
2.4.5 合作者对学术年龄分布 | 第50-51页 |
2.4.6 不同年代的对比 | 第51-52页 |
2.4.7 量化基于学术年龄的合作行为 | 第52-53页 |
2.5 本章小结 | 第53-55页 |
3 基于学者画像的合作可持续性预测 | 第55-77页 |
3.1 引言 | 第55-57页 |
3.2 相关工作 | 第57-59页 |
3.3 问题描述 | 第59页 |
3.4 学者画像 | 第59-64页 |
3.5 CSTeller预测方法 | 第64-69页 |
3.5.1 CSTeller方法概述 | 第64-65页 |
3.5.2 集成树 | 第65-66页 |
3.5.3 梯度提升 | 第66-67页 |
3.5.4 特征提取 | 第67-69页 |
3.6 实验分析 | 第69-76页 |
3.6.1 数据集介绍 | 第69页 |
3.6.2 评价标准 | 第69-70页 |
3.6.3 对比算法 | 第70页 |
3.6.4 结果分析 | 第70-76页 |
3.7 本章小结 | 第76-77页 |
4 基于会议闭包的可持续性合作者推荐 | 第77-98页 |
4.1 引言 | 第77-79页 |
4.2 相关工作 | 第79-80页 |
4.3 问题描述 | 第80-81页 |
4.4 会议闭包 | 第81-84页 |
4.5 SCORE推荐方法 | 第84-89页 |
4.5.1 方法概述 | 第84-87页 |
4.5.2 边权重计算 | 第87页 |
4.5.3 算法流程 | 第87-89页 |
4.6 实验分析 | 第89-97页 |
4.6.1 数据集介绍 | 第89-90页 |
4.6.2 实验设置 | 第90-91页 |
4.6.3 对比算法 | 第91-92页 |
4.6.4 结果分析 | 第92-97页 |
4.7 本章小结 | 第97-98页 |
5 基于学术合作网络表征的合作伴侣识别 | 第98-119页 |
5.1 引言 | 第98-100页 |
5.2 相关工作 | 第100-101页 |
5.3 问题描述 | 第101-102页 |
5.4 合作伴侣 | 第102-103页 |
5.5 方法概述 | 第103-104页 |
5.6 Scholar2vec | 第104-109页 |
5.6.1 学者兴趣向量计算 | 第104-107页 |
5.6.2 连接研究兴趣向量和合作网络 | 第107-108页 |
5.6.3 学习学者的向量表示 | 第108-109页 |
5.7 实验分析 | 第109-117页 |
5.7.1 数据集介绍 | 第109-110页 |
5.7.2 实验设置 | 第110页 |
5.7.3 对比算法 | 第110页 |
5.7.4 结果分析 | 第110-117页 |
5.8 本章小结 | 第117-119页 |
6 结论与展望 | 第119-123页 |
6.1 本文工作总结 | 第119-121页 |
6.2 创新点摘要 | 第121页 |
6.3 工作展望 | 第121-123页 |
参考文献 | 第123-133页 |
攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第133-135页 |
致谢 | 第135-137页 |
作者简介 | 第137页 |