科研社交网站中基于相似兴趣的学者推荐研究

【目的/意义】研究科研社交网站中的学者推荐有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流,对科研工作 具有深远意义。【方法/过程】从学者知识结构和学术行为网络两个维度出发,构建基于相似兴趣的学者推荐模型, 挖掘分析学者知识结构特征、学者间合作网络、机构间合作网络关系,计算学者在这三个层面上的相似度并进行整 合实现学者推荐。最后以百度学术学者主页数据为例验证模型的可用性与有效性。【结果/结论】结果表明:模型能 够有效解决科研社交网站信息过载和不对称的问题,满足可操作性和推荐结果有效性。     

基于学术能力及合作关系网络的学者推荐研究

【目的/意义】根据学者当前的科研需求基于学术能力与合作关系网络为其推荐潜在合作学者,有利于增强 学术交流合作,促进科研发展。【方法/过程】从学者的学术能力和合作关系网络两个维度构建推荐模型,通过相关 学者的学术能力挖掘候选推荐学者的知识覆盖度,根据历史合作关系网络挖掘合作质量,综合计算在这两个层面 的推荐值实现合作学者推荐。最终以百度学术学者主页数据进行实证以验证模型的有效性和有用性。【结果/结 论】将学者当前科研任务的合作需求加入到推荐模型中构建多维推荐技术,符合科研用户需求,推动学术的交流合 作,模型具有较好地应用性。     

基于网络表示学习的作者合作推荐模型

【目的/意义】通过网络表示学习方法学习和发现作者间的关联性,提高推荐准确率,更好地进行关联推 荐。【方法/过程】基于2010-2017 年中国管理科学领域的数据构建基于网络表示学习的作者合作推荐模型,通过多 关系映射获取到的多关系序列作为语料库,采用Word2vec 方法进行网络表示学习训练,并利用余弦相似度方法计 算作者间相似度。【结果/结论】本文算法推荐精度达到82.8%,其推荐精度显著提高;融合元路径（元结构）特征的推 荐精度大幅提高,能为作者合作伙伴的选择提供建议和参考,对实践具有一定的指导意义。     

我国图书情报领域学者科研绩效与国际合作程度的关系研究

【目的/意义】探索了我国图书情报领域学者科研绩效和国际合作程度的关系。【方法/过程】以Web of Sci? enceTM核心合集中1978~2016年我国学者在国外权威期刊发表的文献数据为研究对象,从年代视角对文献数量、 质量变化、合著类型、作者分布、作者的国际化合作情况等进行了分析,运用计量经济学模型研究科研绩效和国际 合作程度的关系。【结果/结论】国际合作程度的三个指标对学者科研绩效有不同程度的正向影响,增强国际合作对 文章产量和文章质量都具有积极的促进作用。     

基于Doc2vec和SVM的作者姓名消歧研究 ——以PubMed Central为例

【目的/意义】为解决重名作者姓名识别问题,提升作者姓名消歧准确率。【方法/过程】本文着重在整合作 者单位、邮箱等信息特征的基础上抓住作者在研究方向和研究内容上的承接性和演进性,提出构建综合文章题目、 关键词、摘要、引文以及作者的合作列表、邮箱、机构等附属信息的作者语料集,利用Doc2ve进行深度本文表示学 习,在特征学习的基础上利用支持向量机（SVM）根据人工标注的样本进行模型训练和学习,以 PubMed Central （PMC）全部数据为例,在得到局部较优结果的基础上,将模型用于PMC所有数据集。【结果/结论】结果显示本文提 出的姓名消歧方法准确率达91.80%,有效提升了消歧的准确率,该方法不仅把握了传统作者机构、邮箱、合作列表 等特征信息,而且根据作者研究内容的承接性和演进性追溯作者,整合多方面特征以解决单单依据单位、邮箱等信 息消歧失效问题,面对学者流动性的增强展示出其更强的应用前景。【创新/局限】本研究将每个作者分别包装成一 个个文档,以此包含作者的所有属性以及相关信息,通过无监督文本表示学习和有监督机器学习结合的模式完成 消歧任务,在生命科学与医学领域数据方面具有较好的适用性。     

基于文本稀疏分布式表征的学术合作推荐

【目的/意义】帮助科研工作者了解领域相关科研工作者的研究内容,促进开展进一步的交流合作。【方法/ 过程】根据稀疏分布式表征理论对作者论文的文本内容进行特征表示,计算作者研究内容相似性,根据得分进行排 序推荐。【结果/结论】选取了NIPS会议论文数据集进行了实验,将实验结果与TD-IDF方法和LDA主题模型方法 进行对比,证明了稀疏分布式表征是一种能够从语义层面表征对象特征的数据表示方式,能有效用于合作推荐。     

作者合作网络连接影响因素分析 ——以图情领域为例

【目的/意义】基于论文形成的作者合作关系是目前科研合作的主要形式,了解影响合作关系产生的各类因 素有助于了解学科科研合作情况、帮助科研人员选择合作者等。【方法/过程】以图情学科核心作者所形成的合作网 络为研究对象,借鉴链路预测的相关思想,构造可能影响合作连接产生的网络结构指标和作者自身属性以及作者 合作计量指标,基于有监督的二分类算法,从微观层面分析影响合作的主要因素。【结果/结论】在网络结构影响方 面,CN、作者接近中心度的差异两个网络结构指标有较强的影响力,CN指标呈正向影响关系、作者接近中心度之 差呈负向影响关系;而在作者属性指标方面,作者合作机构的相似性、作者研究兴趣的匹配度对作者合作关系产 生的影响最大且均呈正向关系,而且基于作者属性指标集合的链路预测模型预测性能要好于基于网络结构的预 测模型。     

基于多维决策属性的科研合作者推荐研究

【目的/意义】为帮助学者省时省力地发掘出更多潜在科研合作者,建立高效科研合作。【方法/过程】本文提 出基于多维决策属性的科研合作者推荐模型,将学者选择科研合作者的因素划分为可合作性和易合作性两个维 度,其中可合作性包括学者研究方向度量、权威程度和活跃程度;易合作性维度侧重考虑目标学者对科研合作者年 龄、性别的偏好以及彼此建立合作的难易程度。【结果/结论】通过获取“情报学”领域实例数据,验证了该模型的科 学性和有效性。【创新/局限】本文在精确表征学者研究兴趣的基础上,从认知等层面挖掘多维科研合作者决策属 性,为科研合作者推荐提供了可行思路,对构建高质量科研合作具有重要意义。但本研究面向的是发表论文层面 的科研合作,未考虑学者联合承担项目等其他方面的合作,后续还需进一步完善。     

SNA 视角下国内智慧图书馆领域作者合作的特征挖掘与关系预测

【目的/意义】旨在探究国内智慧图书馆领域学者间的科学合作现状和研究团队构成,挖掘作者间的潜在合 作关系,以期推动智慧图书馆领域的合作研究与实践。【方法/过程】基于SNA视角,以UCINET6和COOC9.9为分 析工具,对国内智慧图书馆领域核心作者群的117名作者进行分析,从合著网络的子网、网络密度、中心性、凝聚子 群和结构洞等5个维度揭示智慧图书馆领域学者外在合作关系,预测潜在合作关系。【结果/结论】研究表明,国内智 慧图书馆领域的学者多以2-3人的小型团队进行合作研究,团队间缺乏沟通交流,潜在合作分析表明该领域仍然存 在巨大合作潜力和空间。未来该领域学者可以围绕智慧服务、高校图书馆、物联网、大数据等方向加强合作,促进 跨学科、跨地域大规模团队的形成和学者间更密切的联系,推动领域发展。【创新/局限】首次基于SNA视角挖掘智 慧图书馆领域学者的现存合作关系与潜在合作关系,对于潜在关系还有待进一步深入研究。     

合作网络整体性特征对科研团队创新绩效的影响研究——以（国际）医学信息学领域研究论文为例

【目的/意义】科研团队作为我国科技创新和人才培养的主要实施载体，对其合作网络特征与创新绩效之间的关系研究有助于实现科研团队资源配置与优化来提升创新绩效。【方法/过程】以WOS数据库中医学信息学领域2011-2020年合著论文识别出的1418个科研团队为研究对象，从科研团队整体层面视角出发，筛选出4个合作网络特征对科研团队进行聚类并分析各类型科研团队的特点，利用决策树深入挖掘特征因素组合对各类型科研团队的创新绩效影响路径。【结果/结论】研究结果发现：基于合作网络特征可将科研团队划分为二人合作型、流线型、网状型和混合型四种类型，各类型科研团队的合作网络特征差异明显。除二人合作团队外，其他类型科研团队中，网络密度越小团队越容易产生较高的创新绩效。【创新/局限】基于数据证据结合数据挖掘方法，有效捕捉合作网络特征的组态效应与创新绩效之间的非线性复杂关系，展现团队特征对创新绩效的决策路径，为科研团队建设和提高科研绩效提供现实参考。     

基于内容的作者研究相似度与潜在合作网络分析——以图书馆学期刊为例

【目的/意义】学术合作有利于促进科研工作的顺利开展,加速科研成果产出,促进学术交流与知识融合。 【方法/过程】以2017-2019年图书馆学领域7本CSSCI来源期刊论文为研究对象,定义、提取作者关键词现实关系、 作者关键词潜在关系;运用共现分析识别、排除合作者数据,基于耦合分析界定作者间潜在关系并建立矩阵,构建 基于研究内容的作者潜在合作网络;运用聚类分析、结合聚类效果归纳潜在合作团体,并通过文献内容研究析出潜 在合作主题。【结果/结论】研究结果表明：图书馆学领域有72位潜在合作者、8个潜在合作团队,1个整体合作中心和 多个区域合作中心;潜在合作主题按集群分为7大类、按个体分为若干小类。该发现为科研人员的合作提供可借鉴 的参考。【创新/局限】该发现为科研人员的合作提供可借鉴的参考。     

学术实体合作关系测度模型研究

【目的/意义】学术实体合作关系评估对于科技管理者整合创新资源、提高创新效率,科研人员发现潜在合 作对象具有很强的现实意义。【方法/过程】本文以合著科技文献数量作为关键评价指标,利用作者、研究机构、国家 三类实体间的合作关系建立多层合作关系网络,提出支持同层级和跨层级实体间合作范围和合作强度的测度方 法。【结果/结论】对我国双一流高校国际合作情况进行实证,验证了测度模型的有效性。     

国际学术社交网络领域的科研合作态势与研究向度分析

【目的/意义】研究国际学术社交网络领域的发展特征、科研合作态势与研究向度，为我国学术社交网络领域的研究与发展提供启示。【方法/过程】从国家、学科、作者三个视角对国际学术社交网络领域的研究力量展开研究，综合分析其科研合作态势，提炼目前国际学术社交网络领域的研究向度并总结未来发展趋势。【结果/结论】国际学术社交网络研究呈现围绕多个权利中心聚集的多国家合作、多学科融合特征，中国、美国、英国是该领域研究的重要国家，计算机科学、信息科学与图书馆学是该领域研究的重要学科；科研管理评价、用户采纳、信息推荐是目前该领域的主要研究方向，基于学术社交网络交互的学术评价和人才发现将是新兴研究热点。【创新/局限】借助可视化工具，从国家、学科、作者、主题等不同维度系统梳理了国际学术社交网络领域的研究现状并探讨其未来发展趋势。     

基于论文-专利机构合作网络的产学研潜在合作机会研究

【目的/意义】本文通过论文和专利两个层面的机构合作网络探测产学研的潜在合作机会。【方法/过程】利 用石墨烯相关领域产学研合作论文和专利的相关文献,通过社会网络分析探究整体网络的相关指标,同时测度网 络中的重要节点;进一步使用LDA主题模型分析论文层及专利层的热点主题与主要研究热点主题的机构。为探测 潜在合作情况,利用链路预测和熵权法测度未来机构间的合作关系及合作主题。【结果/结论】研究发现论文层与专 利层的中心节点分别是中国科学院和法国国家科学研究中心;论文层中国船舶重工集团和洛斯阿拉莫斯国家实验 室会在石墨烯结构主题研究上产生合作,专利层南京航空航天大学和中国科学院上海光学精密机械研究所潜在合 作主题为石墨烯制备。     

基于用户相似度与信任度的虚拟学术社区中学者推荐研究

【目的/意义】研究从用户节点和网络全局两个视角出发,基于用户相似度与信任度对虚拟学术社区中学者 进行推荐,提高学者推荐的质量。【方法/过程】首先,利用 LDA 主题模型挖掘学者发表的博文主题,计算博文相似 度;通过学者共同好友比例计算好友相似度;然后将博文相似度和好友相似度融合计算用户相似度;最后,融合用 户相似度和信任度进行学者推荐。【结果/结论】提出虚拟学术社区中基于用户相似度与信任度的学者推荐方法,综 合利用用户节点和网络全局信息,为虚拟学术社区用户进行学者推荐。【创新/局限】从用户节点和网络全局两个角 度进行学者信息融合,有效提高了虚拟学术社区中学者推荐的质量。局限在于本文主要考虑的是学者在网络全局 中的信任度,用户节点间的交互信任关系还有待进一步研究。     

基于多模态特征融合的社交媒体虚假新闻检测

【目的/意义】社交媒体在改变新闻传播以及人类获取信息方式的同时,也成为了虚假新闻传播的主要渠 道。因此,快速识别社交媒体中的虚假新闻,扼制虚假信息的传播,对净化网络空间、维护公共安全至关重要。【方 法/过程】为了有效识别社交媒体上发布的虚假新闻,本文基于对虚假新闻内容特征的深入剖析,分别设计了文本 词向量、文本情感、图像底层、图像语义特征的表示方法,用以提取社交网络中虚假新闻的图像特征信息和文本特 征信息,构建多模态特征融合的虚假新闻检测模型,并使用MediaEval2015数据集对模型性能进行效果验证。【结果/ 结论】通过对比分析不同特征组合方式和不同分类方法的实验结果,发现融合文本特征和图像特征的多模态模型 可以有效提升虚假新闻检测效果。【创新/局限】研究从多模态的角度设计了虚假新闻检测模型,融合了文本与图像 的多种特征。然而采用向量拼接来实现特征融合,不仅无法实现各种特征的充分互补,而且容易造成维度灾难。     

词向量语义表示研究进展

【目的/意义】词是语言的最小单元,词的向量表示决定了机器学习模型的构建方法。深度学习的神经网络 训练得到的词向量,通过无监督的机器学习方法从海量数据中自动学习词汇的语义特征,无需人工标注和复杂繁 琐的特征工程,端到端的完成各种自然语言处理任务,带来了一种新的研究范式,成为学术界的研究热点。【方法/ 过程】介绍了词向量语义表示及优化方法,存在的问题及解决方法,最后指出了词向量未来的研究方向。【结果/结 论】将句法特征、词形特征、（知识库）先验语义知识融入到神经网络模型能增强词向量的语义表示能力,针对词向 量存在的一词多义、解释性差等问题,总结了最新的研究成果。     

学术交叉领域的双向聚类及主题关联特征分析

【目的/意义】为了发现交叉学科领域学术群及前沿研究主题,更有效地揭示交叉领域研究的核心研究者, 进一步发现核心学者与前沿主题之间的关联特征,促进国家重大交叉科研项目的合作攻坚,发现潜在的合作前景 并有效组织前沿重大交叉合作团队。【方法/过程】就地理信息领域内的关键词、作者、文献、期刊以及机构等信息进 行分析,采用双聚类分析的方法,实施了作者与主题的双向聚类分析。以此为基础研究了高产作者与研究主题的 关联特征,揭示出作者与主题间的关联关系。【结果/结论】结果表明,双向聚类方法具有突出的研究效果,既发现了 领域核心学术群体,又发现了前沿主题。进一步的关联分析发现核心学者群与前沿主题之间的关联特征,从而可 挖掘出隐性的跨学科主题与学者之间的关联。【创新/局限】从横向（研究者）与纵向（研究主题）两个方面进行双向 聚类分析,并同时考察两方面的关联是本文的创新之处。     

基于细粒度语义实体的学术论文推荐研究

【目的/意义】为帮助科研用户快速准确地找到与自身研究兴趣相关的学术论文,构建了基于细粒度语义实 体的学术论文推荐模型。【方法/过程】将实验前期识别出的研究主题、研究对象和理论技术类语义实体作为学术论 文和核心作者的内容特征,分别利用TF-IDF算法、TextRank算法和LDA模型得到学术论文和核心作者的特征词, 利用Word2vec对特征词进行向量化,再计算核心作者和学术论文的余弦相似度,将余弦相似度值靠前的Top20推 荐给作者。【结果/结论】利用准确率、召回率和F值对基于三种算法得到的特征词生成的推荐结果进行比较评价,结 果表明,基于TF-IDF算法得到的特征词生成的推荐效果最佳,并对推荐结果进行了实例展示,可以看出本文提出 的推荐模型能够更为全面地为科研用户推荐与其研究兴趣类似的学术论文,提高科研效率。【创新/局限】本文主要 是从学术论文的内容特征入手,对类型细分后的关键词利用不同算法进行核心作者特征词筛选,进而实现学术论 文推荐,但是对学术论文中包含的网络关系并未涉及。     

中国学者在国际图书情报学领域的研究测度

【目的/意义】探讨 21 世纪中国学者在国际图书情报学的科研状况。【方法/过程】基于 SSCI 及 SCI-E 中 2001-2016年间该领域的相关文献数据,运用科学计量方法与指标和社会网络分析技术等,整合质与量两个视角, 从年度状况、合作模式、载文期刊、研究热点网络等进行测度。【结果/结论】研究表明,愈演愈烈的多人合作是该领 域科研产出二次项增长态势的主要推力;科学影响力的国际合作地域与作者规模呈现不均衡发展。