| 摘要 | 第1-17页 |
| Abstract | 第17-26页 |
| 0 引言 | 第26-46页 |
| ·选题依据 | 第26-33页 |
| ·大科学时代的背景 | 第26-27页 |
| ·生物医学的发展 | 第27-29页 |
| ·科学计量学的发展 | 第29-31页 |
| ·心血管病、肿瘤和健康管理研究领域作为具体研究对象的选择 | 第31-33页 |
| ·研究意义 | 第33-36页 |
| ·研究的理论意义 | 第34-35页 |
| ·研究的现实意义 | 第35-36页 |
| ·科研合作研究的基本进展 | 第36-46页 |
| ·国际科研合作研究 | 第36-38页 |
| ·机构科研合作研究 | 第38-40页 |
| ·科研人员合作研究 | 第40-42页 |
| ·科研合作的影响因素研究 | 第42-43页 |
| ·科研合作关系预测问题 | 第43-44页 |
| ·专利合作分析 | 第44-45页 |
| ·研究述评 | 第45-46页 |
| 1 生物医学领域科研合作研究的相关理论基础 | 第46-62页 |
| ·科研合作研究的基本理论 | 第46-53页 |
| ·科研合作的内涵 | 第46-47页 |
| ·科研合作的分类 | 第47-48页 |
| ·科研合作的影响因素 | 第48-49页 |
| ·科研合作的功能 | 第49-50页 |
| ·科研合作关系的预测 | 第50-53页 |
| ·科研合作的基本研究方法和工具 | 第53-62页 |
| ·科研合作的基本研究方法 | 第53-58页 |
| ·科研合作的基本研究工具 | 第58-62页 |
| 2 生物医学领域科研合作现状分析（一） | 第62-85页 |
| ·我国心血管病研究领域科研合作现状分析 | 第62-72页 |
| ·研究方法及数据来源 | 第62-63页 |
| ·结果分析 | 第63-71页 |
| ·讨论与小结 | 第71-72页 |
| ·国际冠心病研究领域科研合作现状分析 | 第72-85页 |
| ·研究方法及数据来源 | 第72-73页 |
| ·结果分析 | 第73-83页 |
| ·讨论与小结 | 第83-85页 |
| 3 生物医学领域科研合作现状分析（二） | 第85-105页 |
| ·我国肿瘤研究领域科研合作现状分析 | 第85-99页 |
| ·研究方法及数据来源 | 第85-86页 |
| ·结果分析 | 第86-97页 |
| ·讨论与小结 | 第97-99页 |
| ·国际肿瘤研究领域科研合作现状分析 | 第99-105页 |
| ·研究方法及数据来源 | 第99-100页 |
| ·结果分析 | 第100-103页 |
| ·讨论与小结 | 第103-105页 |
| 4 生物医学领域科研合作现状分析（三） | 第105-126页 |
| ·我国健康管理领域科研合作现状分析 | 第105-110页 |
| ·研究方法及数据来源 | 第105页 |
| ·结果分析 | 第105-109页 |
| ·讨论与小结 | 第109-110页 |
| ·国际健康管理领域科研合作现状分析 | 第110-126页 |
| ·研究方法及数据来源 | 第110-111页 |
| ·结果分析 | 第111-123页 |
| ·讨论与小结 | 第123-126页 |
| 5 生物医学领域科研绩效与国际合作关系研究 | 第126-144页 |
| ·科研人员科研绩效与国际科研合作关系研究 | 第126-137页 |
| ·研究方法及数据来源 | 第126-129页 |
| ·结果分析 | 第129-136页 |
| ·讨论与小结 | 第136-137页 |
| ·国家科研绩效与国际科研合作关系研究 | 第137-144页 |
| ·研究方法及数据来源 | 第137-138页 |
| ·结果分析 | 第138-143页 |
| ·讨论与小结 | 第143-144页 |
| 6 生物医学领域科研合作关系预测研究 | 第144-156页 |
| ·研究方法及数据来源 | 第144-150页 |
| ·研究方法 | 第144-149页 |
| ·数据来源 | 第149-150页 |
| ·结果分析 | 第150-154页 |
| ·模型的总体准确性 | 第150-151页 |
| ·不同产量作者集的模型准确性 | 第151-152页 |
| ·最优特征选取 | 第152-153页 |
| ·拓扑特征的单独测试 | 第153-154页 |
| ·讨论与小结 | 第154-156页 |
| 7 讨论与总结 | 第156-163页 |
| ·讨论与结论 | 第156-158页 |
| ·生物医学领域的科研合作分布极不均衡 | 第156-157页 |
| ·中心度指标可用于遴选生物医学领域学科带头人 | 第157页 |
| ·凝聚子群可用于发现生物医学领域优秀科研合作团队 | 第157页 |
| ·科研人员的科研绩效与其国际科研合作水平存在正相关性 | 第157-158页 |
| ·利用合著网络中的拓扑特征进行科研合作关系的预测具有可行性 | 第158页 |
| ·对策与建议 | 第158-160页 |
| ·通过加强科研合作提高科研人员的科研绩效 | 第158-159页 |
| ·社会网络分析法应有效用于学术网络的分析 | 第159页 |
| ·数据挖掘技术应作为科学计量学方法的有益补充 | 第159-160页 |
| ·主要创新点 | 第160-161页 |
| ·开辟科研合作研究理论的新领域——科研合作预测研究 | 第160页 |
| ·实现了数据挖掘、机器学习、社会网络分析、多元统计以及计算机编程技术等多种方法在计量学研究领域的结合和合理应用 | 第160-161页 |
| ·高影响力个人和机构遴选结果和科研合作关系预测结果可为我国科研管理的科学化和政策制定提供决策支持 | 第161页 |
| ·不足与展望 | 第161-163页 |
| ·异构学术网络中的科研合作关系预测研究 | 第161-162页 |
| ·主题模型研究与作者合著网络分析的结合 | 第162-163页 |
| 参考文献 | 第163-178页 |
| 综述 | 第178-195页 |
| 参考文献 | 第186-195页 |
| 附录 1 攻读学位期间承担项目情况 | 第195-196页 |
| 附录 2 攻读学位期间发表论文情况 | 第196-198页 |
| 附录 3 攻读学位期间获奖情况 | 第198-199页 |
| 致谢 | 第199-201页 |
| 个人简介 | 第201页 |
