国际科研合作网络视角下关键联络人识别模型构建

国际科研合作是推动全球科技进步及技术创新的重要力量。在国际科研合作网络中,扮演联络角色的科研学者对网络构建和维护具有关键作用。如何在科技合作竞争日益激烈的全球环境中识别关键合作者并建立重要合作关系,是情报学的重要研究方向之一。本研究旨在通过社会网络分析方法构建关键联络人的识别模型。基于Louvain算法对科研合作网络进行社团划分后,本研究进一步构建了3种指标来识别不同类型的联络人:社团内参与度指标Z、社团间参与度指标P和社团连接度指标C。这些指标分别针对社团内联络人、外部广泛联络人以及外部深度联络人进行了量化。实证研究表明,这些指标能够有效识别不同类型的关键联络人,揭示他们在科研合作网络中的特定作用和位置。本研究构建的关键联络人识别模型及研究结论将有助于科学家发现国际上的重要合作伙伴,促进知识共享与跨学科交流;有助于推动开展国际联合研究项目,为引进培养国际人才提供情报支持。

基于《计算机学报》科研合作网络的特性分析

本文基于《计算机学报》的科研合作网络,依靠复杂网络(Complex Network)的基础理论和分析方法,对科研合作网络进行研究,以作者为节点、作者之间的合作关系为边,将核心作者的评价问题转化为科研合作网络中节点重要性的评价问题。通过统计2018年1月1日至2022年12月31日期间,在《计算机学报》期刊上发表文章的作者和其科研合作关系来建立网络模型。研究表明,相关学科科研人员之间的科研合作关系网是由多个子网构成的非连通网络,这些非连通网络具有很强的无标度网络特征。

基于网络拓扑结构与节点属性特征融合的科研合作预测研究

文章从科研合作网络中的作者节点属性出发,提出两种基于合作机构偏好相似性的IDF和ICCR指标,并将其与目前常用的基于网络拓扑结构相似性的CN、AA、LP和Katz指标进行加权融合,构建了8种潜在科研合作关系的预测算法。以化学领域的作者合作网络为研究对象,对8种预测算法的预测效果进行了实证检验,研究发现基于融合性指标的加权预测算法能够达到较好的预测效果,且ICCR指标的表现略优于IDF指标。

科研合作网络的可视分析——从节点属性角度

随着可视化技术的发展,社会网络可视化已成为社会网络分析的重要手段。目前社会网络可视化主要关注的是个体与个体之间的关系,忽略了节点自身所具有的属性特征。针对这一问题,文章提出了一种包含节点层次属性的社会网络可视分析方法,并以某学院科研人员项目合作网络为例,从不同的层次对网络进行了展示分析。相对于传统的社会网络可视化方法,结合层次属性和节点关系的网络可视化能提供多层次更丰富的信息。

科研合作网络形成机理——基于随机指数图模型的分析

知识时代的到来,使得学者个人的奋斗难以完成复杂的科研工作要求,学者之间的合作交流显得越来越重要。科研合作有助于产生创新思想,提高科研工作者的工作效率,促进多领域、多学科的交叉与融合,及缩短科研产出的周期等。因此,研究科研合作网络的形成机理具有重要意义。以维普为来源数据库,选取"知识管理"相关研究领域的文献,构建所有学者之间的合作网络,并运用指数随机图模型探究了网络结构和节点属性对合作网络形成的影响机理。结果显示:合作网络具有很好的传递性,网络分布较为均匀,未出现明显的核心节点;相同地区的学者,热门研究领域学者之间的合作更为普遍;此外,拥有高结构洞特征的学者和团队凝聚力高的学者与其他学者的合作更为普遍。

科研合作网络的重要作者发现

近年来,使用复杂网络理论对文献的科研合作网进行分析得到了广泛的研究.文章对DBLP数据库中1998年至2007年的作者合作数据构造科研合作网络,并且通过复杂网络的基本统计度量,如度、聚集系数等对网络的总体面貌进行了宏观上的描述.在微观层面,文章提出了高效的重要作者发现算法,能够从作者的合作数量以及合作范围对重要作者进行排名.通过分析科研合作数据作者的影响力,从而为科研人才评价提供参考.

图书馆学领域科研合作网络及复杂网络特性研究

为了更好地了解国内图书馆学领域的科研合作现状及发展趋势,文章基于复杂网络理论构建了981×981的邻接矩阵,对其科研合作网络及其复杂网络特性进行研究,建立高产作者的科研合作网络模型,并用可视化的图表构筑复杂网络拓扑结构,以揭示该复杂网络的点、边、度与度分布、网络直径、平均路径长度、聚类系数等整体特性,通过点度中心性、接近中心性、中介中心性等指标探寻网络中的重要节点。参考文献24。

一个加权网络模型在科研合作网络中的应用研究

加权网络是复杂网络研究的一个重要领域,科研合作网络是一个典型的加权网络。基于科研合作网络存在局域世界增长、演化及与局域外存在弱连接的特点,本文提出了一种新的加权网络模型,并通过数据仿真实验来证明该模型的结论的正确性。

基于链路预测的潜在科研合作关系发现研究

[目的/意义]从科研合作网络"小世界现象"和"无标度特性"出发,对网络中的未知链路产生连接的可能性进行预测。[方法/过程]采用Katz指标和cosine距离计算网络中的路径相似性和研究者科研兴趣相似性;在此基础上,构建加权预测算法,并采用AUC指标和F1度量确定节点相似性在算法中所占的比重。[结果/结论]通过实证研究发现,在路径相似性基础上,引入一定权重的节点相似性,可以达到较好的预测效果。[局限]在节点相似性计算时,仅考虑了研究者科研兴趣因素,暂未考虑研究者地理位置对合作关系的影响。

关键物资的弹性分销网络优化设计

任何物流网络都无法完全避免因自然灾害、运营意外等因素引发的物流网络节点失效事件,而一旦发生失效事件,相关企业极有可能会因关键物资供应中断而遭受巨大损失。在设计关键物资分销网络阶段即事先考虑物流节点失效事件并对运营策略进行安排,建立一个有恢复时限限制的弹性物流分销网络模型,以此确定关键物资分销网络中各种设施的数量和位置,并合理分配物流量,以使分销网络在突发失效事件的情况下能够及时恢复正常供应,并使各种设施的投资和运营成本之和最小。

基于中断-应急的弹性供应链网络设计

研究一个由制造商、分销中心、零售商组成的三级单产品弹性供应链网络设计问题。考虑供应端网络结构的不稳定性和需求端需求量的波动性,建立混合整数线性规划模型,对比启动柔性运营能力、修复失效节点的两种弹性应急机制在网络弹性系数发生变化时对网络运营的利弊性。优化的目标是使得网络运营总成本最小,并结合实际案例分析表明,该网络面临突发节点中断事件时的应急运作能力要优于传统供应链网络。

科研合作网络弹性研究与实证

阐述科研合作网络弹性的概念、研究意义与应用,并以全球100所高校在图书情报学领域所组成的科研合作网络为例,选取网络最大簇规模和网络效率作为网络弹性测度指标,讨论节点点度失效、介数失效以及随机失效策略下该科研合作网络的弹性。结果显示,科研合作网络对随机节点失效具有较强的鲁棒性,其网络容错能力较强;对选择性节点失效的网络抗攻击能力较弱;网络效率相对于网络最大簇规模更适合作为科研合作网络弹性的测度指标。