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1. chinaXiv:201711.01943 [pdf]

基于合作网络的学者动态学术影响力模式识别研究

范如霞; 曾建勋; 高亚瑞玺
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】利用高合作学者识别算法和学者影响力模式识别算法识别出团队的高合作学者以及其动态学术影响力模式, 为团队中人才成长提供参考。【方法】根据学者的合作人数情况, 区分出团队中的高合作学者; 利用高合作学者的发文量和度数中心度指标测度学者的个人影响力和在团队的影响力, 识别学者的动态学术影响力模式。【结果】不同团队中的高合作学者数量不一, 为零至多个。高合作学者的动态学术影响力模式不同, 识别为稳步增长或成熟波动模式。【局限】仅利用两个指标来测度学者影响力, 对于较复杂情况的学者需引入更多的指标识别其动态学术影响力模式。【结论】高合作学者识别算法和学者影响力模式识别算法能够较合理地识别出团队中的高合作学者及其动态学术影响力模式。

提交时间: 2017-11-08 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量273下载量94 评论 0

2. chinaXiv:201711.01236 [pdf]

基于两种相似度矩阵的专利引文耦合方法识别研究前沿——以脑机接口为例

高楠; 傅俊英; 赵蕴华
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】探索基于两种相似度矩阵的专利引文耦合分析方法以识别研究前沿。【方法】基于原始观测值和余弦距离两种相似度算法, 建立专利相似度矩阵, 利用社会网络分析得到研究前沿簇, 并进行簇类命名, 从而得到研究前沿。并利用Innography 数据库的脑机接口领域专利对以上方法进行案例研究。【结果】发现两种相似度矩阵中, 基于原始观测值算法得到6 个研究前沿簇, 涉及6 类BCI 研究内容; 基于余弦距离算法得到9 个研究前沿簇, 涉及8 类BCI 研究内容, 两者的FID 重合率均为43%。【局限】本文侧重于两种算法的结果, 即研究前沿数量、重合度和内容进行比较, 缺少对于算法本身特性的比较。【结论】基于这两种相似度算法的引文耦合法均可识别出领域的研究前沿, 余弦距离相似度算法能识别出更多数量的研究前沿, 且比基于原始观测值相似度算法的识别结果更全面。

提交时间: 2017-10-11 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量109下载量77 评论 0

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