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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

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