【摘 要】
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在国家高度重视科研活动和科研人员,增强发挥基础性研究对于科技发展的支持性作用的背景下,从科技论文数据中挖掘分析科研活动具有很强的现实意义。复杂网络的社区发现算法为探索科研活动提供了新的思路,基于科研人员之间学术关系网络进行社区发现不仅可以探索学科和学者的研究活动规律,还可以进一步应用于科研活动的学术推荐。针对科研网络的社区发现,学者们的研究成果涵盖了从基本的社区构建到社区演化以及针对科研网络特点进
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在国家高度重视科研活动和科研人员,增强发挥基础性研究对于科技发展的支持性作用的背景下,从科技论文数据中挖掘分析科研活动具有很强的现实意义。复杂网络的社区发现算法为探索科研活动提供了新的思路,基于科研人员之间学术关系网络进行社区发现不仅可以探索学科和学者的研究活动规律,还可以进一步应用于科研活动的学术推荐。针对科研网络的社区发现,学者们的研究成果涵盖了从基本的社区构建到社区演化以及针对科研网络特点进行算法优化和应用拓展。为了发现学术兴趣群体,促进学者之间的合作交流,从学者共同的研究兴趣关系出发,以图书情报与数字图书馆分类下的题录信息为样本数据进行探索。研究集中在两个方面:（1）学者研究偏好表示和社区发现。通过作者主题模型对题录摘要进行训练,得到作者在主题上的概率分布,用于表示作者的研究偏好。其次将作者的研究主题的概率分布转化为作者-主题二分网络,根据作者-主题网络的特性,采用适应于大规模和有权重的二分网络社区发现算法LPAwb+进行研究偏好社区发现。由此构建的研究偏好社区增加研究主题维度,社区的学者围绕共同的研究主题形成聚集。（2）探讨融合研究偏好社区合作倾向的潜在合作者推荐的应用。引入合作的角度探讨研究偏好社区的影响机制,采用指数随机图定量分析图情领域核心作者的研究偏好社区属性对合作网络形成的影响。并将研究偏好社区对合作网络形成影响作用大小融入链接预测,作为公共邻居指标的社区权重,实现基于研究偏好社区合作倾向的潜在合作者链接预测。研究验证了图情领域核心作者的研究偏好社区属性对其合作网络的形成确实成正向作用,同一个研究偏好社区的学者更容易产生合作倾向,且不同研究偏好社区的倾向性存在差异。在应用中采用研究偏好社区对合作网络形成影响的差异性细化了传统直接计算相同社区的共同邻居数量的指标,更加符合实际的科研合作网络推荐。研究不足在于作者主题模型上没有加入时间角度,缺乏对于研究偏好社区的演化讨论和图情领域的发展趋势的梳理。
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