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数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (4): 30-37     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.04.04
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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1(), 曾建勋1, 高亚瑞玺2
1中国科学技术信息研究所 北京 100038
2中国国防科技信息中心 北京 100142
Recognizing Dynamic Academic Impacts of Scholars Based on Cooperative Network
Fan Ruxia1(), Zeng Jianxun1, Gao Yaruixi2
1Institute of Scientific and Technical Information of China, Beijing 100038, China
2China Defense Science and Technology Information Center, Beijing 100142, China
全文: PDF (1316 KB)   HTML ( 2
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

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。

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范如霞
曾建勋
高亚瑞玺
关键词 学术影响力社会网络分析动态模式    
Abstract

[Objective] This paper tries to identify the high cooperative scholars and their dynamic academic impacts with the help of high cooperative scholar recognition algorithm and the scholar impact recognition algorithm. [Methods] First, we identified the high cooperation scholars based on the number of collaborators. Then, we estimated the impacts of these scholars and their teams with the amount of publications and degree of centrality. [Results] The number of highly cooperative scholars varied among the teams. The dynamic academic impacts of highly cooperative scholars were either growing steadily or fluctuating maturely. [Limitations] Only used two indicators to measure the impacts of scholars. More indicators were needed to analyze the complex cases. [Conclusions] The proposed method could effectively identify the highly cooperative scholars of the team and their dynamic academic impacts.

Key wordsAcademic Impact    Social Network Analysis    Dynamic Pattern
收稿日期: 2016-12-29      出版日期: 2017-05-24
ZTFLH:  G35  
引用本文:   
范如霞, 曾建勋, 高亚瑞玺. 基于合作网络的学者动态学术影响力模式识别研究[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(4): 30-37.
Fan Ruxia,Zeng Jianxun,Gao Yaruixi. Recognizing Dynamic Academic Impacts of Scholars Based on Cooperative Network. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2017, 1(4): 30-37.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.04.04      或      http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2017/V1/I4/30
  高合作学者识别算法框图
  学者影响力模式识别算法框图
(注: “无法识别”即此算法无法判断的学者影响力模式情况。)
团队中的高合作学者数量 团队数
1 153
2 23
3 39
4 5
5 5
6 1
1
  不同高合作学者数量的团队情况
  仅有一位高合作学者的合作团队 (框内为高合作学者)
  多位高合作学者的合作团队(框内为高合作学者)
  5年平均网络图(数字为平均合作次数)
  两年平均网络图(数字为平均合作次数)
学者 2011年- 2015年发文平均值 2014年- 2015年发文平均值 2011年-2015年平均归一化度数中心度 2014年-2015年平均归一化度数中心度
何琳 5.8 7 0.82 1
  稳步增长模式的学者情况
学者 2011年- 2015年发文平均值 2014年- 2015年发文平均值 2011年-2015年平均归一化度数中心度 2014年-2015年平均归一化度数中心度
黄水清 4.6 3 0.88 0.38
王东波 5.8 5 1 0.69
  成熟波动模式的学者情况
年份 何琳 黄水清 王东波
2011 2 11 2
2012 7 12 1
2013 5 10 10
2014 14 1 0
2015 0 0 0
  学者不同年份发文总被引频次变化情况
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