基于科研网络的潜在合作关系预测研究综述

[目的/意义]合理预测科研领域的潜在合作关系有助于优化资源配置,提升科研产出效率。从科研网络出发的潜在合作预测研究日益增长,需要系统总结。[方法/过程]在CNKI和Web of Science中检索并筛选出基于科研网络的潜在合作关系预测方法的研究,从年发文量、期刊分布对目标文献集进行统计分析。使用内容分析法,梳理出预测潜在合作关系的一般流程,描述步骤中的方法。[结果/结论]潜在合作关系预测一般流程为网络构建、特征提取与表示、合作预测和预测结果评价,其中构建的网络可分为同质网络、异质网络和二分网络,特征提取和表示可分为节点内容特征和网络结构特征,合作预测的方法主要有基于相似性的方法和基于机器学习的方法,预测结果评价的指标为AUC、Precision和Ranking Score;现有方法的局限性启示了未来潜在合作关系预测的发展方向。     

《中国国家博物馆馆刊》征稿启事北大核心CSSCI

本刊由中华人民共和国文化和旅游部主管,中国国家博物馆主办,面向国内外发行。主要栏目有考古研究、青铜器研究、佛造像研究、钱币研究、陶瓷器研究、玉石器研究、典服研究、书画研究、典图研究、墓志碑帖研究、文献典藏研究、近现代文物研究、近现代人物研究、馆藏文物研究、文物保护研究等。欢迎国内外作者惠赐稿件。     

健康中国与体育强国战略下体医融合的行动者网络构建研究

基于行动者网络视角,采用文献资料、专家访谈和逻辑分析方法,以“问题化-利益赋予-征召-动员”为主线,对体医融合的动力机制与路径选择进行分析,对体医融合行动者网络的构建进行研究。结果显示：体医融合的推广实践遵循了“双轮驱动”“主体聚集”“局部组合”三种路径,面临着部门融合、政策融合、服务融合、技术融合等异议。因此,应坚持战略引领,发挥政府的核心行动者作用;统一标准规则,简化技术等行动者的实现链条;构建公共服务平台,激发企业等行动者的参与热情;完善人才培养体系,建立行动者网络运转的长效机制。     

社会健康支持者：国际体育组织在健康领域的新角色——基于国际奥委会新冠疫情前后社会网络结构及健康资源的比较

新冠疫情的全球性扩散使公共健康议题再次成为国际社会关注的焦点。依据社会健康理论、社会网络理论等理论,通过比较疫情前后国际奥委会社会网络关系类型、结构及网络健康资源特征,旨在发现国际体育组织在健康领域的行动转向,并由此提出在致力提升全社会健康水平的更宽广领域,国际体育组织应承担的新角色。采用内容分析方法、文本分析方法、社会网络分析方法等研究方法开展研究。文章认为：国际体育组织在保持原有社会网络健康资源、网络关系和结构优势基础上,开始积极尝试突破组织体系疆界,建构更具开放性、扁平化和去中心化的“无洞”结构,通过多种联结关系加大社会健康资源输出总量,由个人健康支持主体向社会健康观念引领者、国际社会重要联结桥、健康权利保障主体转变,在社会健康全球行动中扮演更为积极的主导者角色。     

基于GAN序列的卫星数据接收系统故障定位

现有的卫星数据接收系统故障定位方法受困于专家知识的难以获取。提出一种基于生成对抗网络(GAN)序列的故障定位方法GANseq。利用故障传播特性,将接收系统分解为M个信号处理单元(SPU),形成一个按照信号处理顺序排列的SPU序列;将故障定位问题转化为有序排列的M个异常检测子问题,其中第m个子问题为对前m个SPU的联合状态的异常检测;然后针对每个子问题采用基于GAN的状态参数检测模型,进而形成GAN序列;综合分析该序列在所有子问题上的检测结果以定位故障SPU。利用实际接收系统进行的实验证明所提出的GANseq不仅从数据驱动的角度完成了故障定位,而且在总体上降低了虚警率,并提高了定位精度。     

人类学视野下的我国民族传统体育学成长阐释

我国民族传统体育学的成长一直伴随着“中西古今”的路径争议,探究争议的源头,梳理民族传统体育学的成长历程有助于学科的健康成长。研究运用文献资料法考察了“土洋体育之争”投射出的中西和古今问题;研究认为,正是“洋体育”确立了“土体育”武术的体育身份,也为武术的科学化、教育化、专业化、团体化创造了可能,武术的科学化也促进了传统武术与现代体育的融合;研究发现,民族传统体育学成立至今存在的问题依然没有超越土洋体育之争,就人类学视野而言,也正是土洋体育之争所体现的“中西古今”推动了民族传统体育学科的成长;研究提出了民族传统体育学的核心议题：对人的研究,对生活方式的考察,对生命活动的考察,对历史文化现象的考察。     

无线密集网络中的低损耗多臂老虎机算法

近年来人们对移动无线服务的需求与日俱增,为应对这一挑战,超密集无线网络被认为是下一代无线通信网络的基础设施架构和重要组成部分,基站的密集布置可以减少每个小区的服务用户数量,从而可为网络用户提供高速且低延迟的无线服务。但同时带来的不可避免的问题是用户在选择接入时会触发频繁的网络切换以确保可以接入到服务最佳的网络。用户接入问题往往被建模成在线学习模型。本文旨在寻找一个高效的在线用户接入方案以应对频繁网络切换造成的额外性能损失。通过对多臂老虎机模型的分析,提出基于操作杆淘汰机制的改进算法,并通过严格理论分析及数值仿真实验两个角度论证该算法的有效性。     

基于深度强化学习方法的无线多跳网络能量高效机会路由

由于机会路由能够利用无线信道的广播特性和有损特性,因此一直是提高无线网络路由性能的一个很有效的途径。提出一种基于深度强化学习的无线多跳网络能量高效机会路由算法,该算法使得智能体能够通过训练学习最优的路由策略,以通过机会路由的方式减少传输时间,同时平衡能耗延长网络寿命。此外,本算法还可以极大地缓解冷启动问题并获得较好的初始性能。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法具有更好的性能。