基于异构学术网络的学者影响力评估与预测
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 主要符号表 | 第19-20页 |
| 1 绪论 | 第20-39页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第20-23页 |
| 1.2 研究现状 | 第23-36页 |
| 1.2.1 相关理论与技术基础 | 第23-26页 |
| 1.2.1.1 网络科学 | 第23-25页 |
| 1.2.1.2 机器学习 | 第25-26页 |
| 1.2.2 学术影响力评估方法 | 第26-33页 |
| 1.2.2.1 基于引用量的评估方法 | 第28-30页 |
| 1.2.2.2 基于网络的影响力评估方法 | 第30-33页 |
| 1.2.3 学术影响力预测方法 | 第33-36页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第36-38页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第38-39页 |
| 2 基于网络位置的学者影响力评估 | 第39-62页 |
| 2.1 引言 | 第39-41页 |
| 2.2 相关工作 | 第41-44页 |
| 2.2.1 基于引用的影响力评估方法 | 第42页 |
| 2.2.2 基于网络结构的影响力评估方法 | 第42-44页 |
| 2.3 问题描述 | 第44-45页 |
| 2.4 AIRank方法 | 第45-52页 |
| 2.4.1 学者SI值的计算方法 | 第45-49页 |
| 2.4.1.1 学者的结构洞指标计算 | 第46-47页 |
| 2.4.1.2 合作者的多样性计算 | 第47-48页 |
| 2.4.1.3 学者通过参会获取的信息种类 | 第48页 |
| 2.4.1.4 SI最终计算公式 | 第48-49页 |
| 2.4.2 学者NI值的计算方法 | 第49-51页 |
| 2.4.2.1 论文影响力计算 | 第50页 |
| 2.4.2.2 论文-期刊网络中的影响力计算 | 第50-51页 |
| 2.4.2.3 论文-学者网络中的影响力计算 | 第51页 |
| 2.4.2.4 NI最终计算公式 | 第51页 |
| 2.4.3 学者影响力计算方法 | 第51-52页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第52-61页 |
| 2.5.1 数据集及实验设置 | 第53页 |
| 2.5.2 对比算法 | 第53-54页 |
| 2.5.3 CCS分类系统 | 第54-55页 |
| 2.5.4 结果分析 | 第55-61页 |
| 2.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 3 基于时序网络的个性化学者影响力预测 | 第62-81页 |
| 3.1 引言 | 第62-64页 |
| 3.2 相关工作 | 第64-66页 |
| 3.3 PePSI算法的设计 | 第66-71页 |
| 3.3.1 对不同类型的学者进行分类 | 第66-68页 |
| 3.3.2 时序学术网络中的影响力预测 | 第68-71页 |
| 3.3.2.1 时序引用网络 | 第68-69页 |
| 3.3.2.2 时序合作网络 | 第69页 |
| 3.3.2.3 时序论文-期刊网络 | 第69-70页 |
| 3.3.2.4 时序论文作者网络 | 第70-71页 |
| 3.4 实验和结果 | 第71-79页 |
| 3.4.1 MAG数据集 | 第71-72页 |
| 3.4.2 对比方法 | 第72页 |
| 3.4.3 高影响力学者的预测 | 第72-75页 |
| 3.4.4 整体学者预测 | 第75-77页 |
| 3.4.5 预测范围 | 第77-79页 |
| 3.5 讨论 | 第79页 |
| 3.6 本章小结 | 第79-81页 |
| 4 影响学术成功的因素挖掘 | 第81-99页 |
| 4.1 引言 | 第81-83页 |
| 4.2 相关工作 | 第83-84页 |
| 4.3 影响学术影响力的因素 | 第84-89页 |
| 4.3.1 数据集 | 第85页 |
| 4.3.2 以文章为中心的因素 | 第85-86页 |
| 4.3.3 以期刊为中心的因素 | 第86页 |
| 4.3.4 以作者为中心的因素 | 第86-88页 |
| 4.3.5 以机构为中心的因素 | 第88页 |
| 4.3.6 时间因素 | 第88-89页 |
| 4.4 学术成功的预测 | 第89-98页 |
| 4.4.1 学习算法 | 第89-91页 |
| 4.4.2 评估指标 | 第91-93页 |
| 4.4.3 不同学习算法的性能 | 第93-95页 |
| 4.4.4 因素贡献分析 | 第95-98页 |
| 4.5 本章小结 | 第98-99页 |
| 5 基于表示学习的成功学者年龄预测算法 | 第99-122页 |
| 5.1 引言 | 第99-101页 |
| 5.2 相关工作 | 第101-102页 |
| 5.3 学者年龄的预测方法 | 第102-110页 |
| 5.3.1 影响学者年龄预测的因素 | 第103-107页 |
| 5.3.1.1 直观属性 | 第103-104页 |
| 5.3.1.2 复杂属性 | 第104-107页 |
| 5.3.2 预测算法 | 第107-110页 |
| 5.4 实验和结果 | 第110-117页 |
| 5.4.1 数据集简介 | 第111页 |
| 5.4.2 对比方法 | 第111-112页 |
| 5.4.3 评估指标 | 第112页 |
| 5.4.4 预测性能 | 第112-114页 |
| 5.4.5 特征重要度分析 | 第114-116页 |
| 5.4.6 数据集缺失下的的预测结果 | 第116-117页 |
| 5.5 本章小结 | 第117-122页 |
| 6 结论与展望 | 第122-126页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第122-123页 |
| 6.2 创新点摘要 | 第123-124页 |
| 6.3 后续研究展望 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-136页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
| 作者简介 | 第140页 |
