科研项目合作网络的分析与研究

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1、分类号:TP391密级:UDC:004编号:201432103012河北工业大学硕士学位论文科研项目合作网络的分析与研究论文作者:史倩倩学生类别:全日制专业学位类别:工程硕士领域名称:计算机技术指导教师:郭鸿湧职称:正高级工程师DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofComputerTechnologyAnalysisandResearchontheCollaborationNetworkofScientificProjectby

2、ShiQianqianSupervisor:SeniorEngineer.GuoHongyongDecember2016摘要随着现代科学的不断发展,科研合作已然成为科学研究的主流方式。科研合作的表现形式主要有两种,一种是论文合著,另一种则是科研项目合作。本文主要针对科研人员之间的项目合作关系,研究科研项目合作网络的人员特点、学科特点,并挖掘隐藏在网络中的科研团队。首先,本文基于科研项目数据集构建了科研项目合作网络,网络中节点表示科研人员,边表示科研人员之间的项目合作关系。其次,运用社会网络分析方法中的中心性分析、网络密度分析、聚

3、类系数分析、小世界特性分析以及无标度特性分析对科研项目合作网络进行了深入研究。最后,采用社会网络分析方法中的凝聚子群分析算法和社群挖掘算法,挖掘了科研项目合作网络中的科研团队。本文的主要研究工作和创新点包括以下三个部分:1)对科研合作的研究大都以论文合著为研究对象,针对科研项目合作的研究未见报道,本文以科研项目合作为研究内容,通过构建科研项目合作网络来分析科研人员之间的项目合作关系,为科研合作的研究提供了新思路。2)利用社会网络分析方法中的中心性分析、网络密度分析、聚类系数分析、小世界特性分析以及无标度特性分析等指标对科研项目合

4、作网络进行分析,分析了科研人员之间科研合作的模式与紧密程度,分析了核心科研人员的比例及其年龄构成,分析了科研项目合作网络的小世界特性和无标度特性。3)将凝聚子群分析算法与合并策略相结合,提出了一种基于合并的凝聚子群分析算法,用于挖掘隐藏在科研项目合作网络中的科研团队,并与典型的社群挖掘算法FN算法和LPA算法进行对比,结果表明本文提出的基于合并的凝聚子群分析算法挖掘到的科研团队更符合实际情况。关键字:科研项目合作社会网络分析凝聚子群科研团队IABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentofmodern

5、science,scientificcollaborationhasbecomethemainstreamofscientificresearch.Therearetwoformsofscientificcollaboration,oneistheco-authorship,theotherisscientificprojectcollaboration.Basedoncooperationrelationbetweenresearchers,thispaperismainlytostudythecharacteristicso

6、fpersonsandsubjectsinthescientificprojectcollaborationnetworkandtolocatethescientificresearchteamshiddeninthenetwork.Firstly,thispaperbuildsacollaborationnetworkofscientificprojectsbasedonthescientificprojectdataset.Thenodesinthenetworkrepresenttheresearchersandtheed

7、gesrepresentcooperativerelationsamongtheresearchers.Secondly,Usingthecentralityanalysis,networkdensityanalysis,clusteringcoefficientanalysis,smallworldcharacteristicanalysisandscale-freecharacteristicanalysisinthesocialnetworkanalysismethodtomakeadeepresearchonthecol

8、laborationnetworkofscientificprojects.Finally,thescientificresearchteamsinthecollaborationnetworkofscientificprojectsareexcavatedby

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