科研项目布局差异对比方法研究——以NSF和EU FP项目为例

发布时间：2017-09-19 12:16

  本文关键词：科研项目布局差异对比方法研究——以NSF和EU FP项目为例

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【摘要】：【目的】弥补目前科研项目布局分析往往局限在单一资助机构简单数量统计上的不足,从内容上提高资助机构布局差异的揭示能力。【方法】针对多源项目数据,提出一种基于文本K-means++聚类算法的分析方法,尝试从科研项目内容揭示不同资助机构的资助方向和布局重点,分析比较各资助机构在研究方向上的资助差异。【结果】使用美国NSF与欧盟FP资助的项目信息进行方法验证与案例分析,发现相对于多个关键词,基于单个关键词构建的文本特征空间有更好的聚类效果。进一步去除项目申请书摘要中项目背景、未来影响等干扰信息,只保留研究内容、研究方法等实质性研究描述文本,K-means++算法的聚类效果有进一步提升。【局限】数据清洗尚不能完全自动实现,聚类参数的预设与调整也需人工参与。【结论】实验与案例证明该方法是可行的,分析结果能够比较直观地反映资助机构的布局差异,对科研管理与决策者审视宏观科研布局、前瞻科技发展方向起到一定的辅助作用。
【作者单位】： 中国科学院文献情报中心;
【关键词】： 科研项目 科研布局 K-means++聚类 轮廓系数
【基金】：国家自然科学基金项目“科学结构特征及其演化动力学分析方法与应用研究”(项目编号:71173211)的研究成果之一
【分类号】：G311
【正文快照】： 关键词:科研项目科研布局K-means++聚类轮廓系数1引言国立科研资助机构资助的科研项目是国家科技研发工作的具体部署,体现了国家科技发展战略的重点与方向。科研项目申请书正是这样一种载体,不仅能从微观上反映个体研究的内容和设想,还能从宏观上反映一定时期国家科技发展部署

【参考文献】

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本文编号：881586