【摘 要】
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当下,随着各研究领域科研成果的不断产出,大量的学术数据也随之而来,涉及到的学术主体有学者、论文、期刊、研究机构等,有效的评估这些主体的学术影响力成为当前学术领域研究的热点问题。其中,学者学术影响力的评估是研究工作中的一个重要研究方向,在高校和科研机构人才引入、基金与项目审批、科研人员绩效评估等方面均可提供参考。传统的学者影响力评价方法有同行评议法、文献计量法等,近年来,有大量研究使用科研学术网络进
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当下,随着各研究领域科研成果的不断产出,大量的学术数据也随之而来,涉及到的学术主体有学者、论文、期刊、研究机构等,有效的评估这些主体的学术影响力成为当前学术领域研究的热点问题。其中,学者学术影响力的评估是研究工作中的一个重要研究方向,在高校和科研机构人才引入、基金与项目审批、科研人员绩效评估等方面均可提供参考。传统的学者影响力评价方法有同行评议法、文献计量法等,近年来,有大量研究使用科研学术网络进行分析评估,主要分为基于单个学术网络和基于多层学术网络的评价方法。基于单个学术网络的评价结果较为单一片面,而基于多层学术网络进行评价的研究方法是其有效补充。但目前基于多层网络的研究往往简化了真实网络中节点的属性、节点之间的关系强度以及学者在文献中的贡献度问题。针对当前研究存在的不足,本文主要进行了以下工作:首先,构建了本文的网络模型,是由学者合作网络和文献引用网络构成的学者-文献网络,综合考虑学者的合作影响力及引用影响力。其次,将PageRank算法分别作用于以上两个网络中,得到学者在合作网络及文献在引文网络中的重要性。其中,在计算文献的重要性值时将文献发表时间、被引时间、文献发表期刊的影响因子引入PageRank算法中,提出了加权的PageRank算法。此外,根据文献重要性向学者传递影响力时,依据学者在文献中的署名顺序分配权重,考虑其在不同文献中的贡献度更为合理。最后,结合学者在合作网络中及从引文网络中获得的重要性,即学者的合作影响力和引用影响力,提出了基于合作与引用网络的学者学术影响力评价方法(PR_T)。在实验部分,本文使用的数据为AMiner数据集,对合作和引用影响力在总的学术影响力中的占比情况进行了分配;并将PR_T方法与多个评价方法进行对比,结果证明了该方法与其他评价方法相比具有明显的优势,可以更加全面综合地评价学者影响力;同时,本文还针对具有高学术影响力的学者对其特征进行了分析。
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