大数据研究领域学术合著网络研究

发布时间：2017-04-29 14:01

  本文关键词：大数据研究领域学术合著网络研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：哈佛大学心理学家戴维·兰德和他的同事通过测试研究发现“人类的第一直觉是合作”。近年来,科学合作已近成为科学研究的重要形式,合作的范围和规模也日益迅速增长。那么在当今大数据时代,各个国际家都在制定大数据发展政策,大力支持大数据产业的时期,大数据研究领域的科研合作情况是怎么样的呢?在这一背景下,本论文以2003-2015年的大数据研究领域的期刊论文为研究对象,综合运用社会网络分析方法和复杂网络理论,从国家、机构和作者三个层面探索大数据研究领域的合著现象,分析大数据研究领域的合著发展规律以及合著网络内部结构。论文首先从文献数量统计分析的角度,以1877篇ARTICLE(论文)和2263篇PROCEEDINGS PAPER(报告)核心文献为统计样本分析了这两种文献资料的产出速度,结果表明ARTICLE(论文)呈现出指数形式的增长趋势,并初步探索了大数据研究领域的核心国家、机构以及作者。其次,借助科学计量分析软件绘制了大数据研究领域期刊论文的合著网络图谱,展现了合著网络的宏观结构和核心节点构成的微观结构。在整体网络层面上,探析了合著网络度分布情况、聚类系数以及网络的密度等网络机构特征。在微观网络层面上,通过对机构合著网络进行k-核分解,探索了全球范围内优秀的研究机构的合作资源拥有情况,通过对作者合著网络的代表性凝聚子群分析,探索了凝聚子群的小世界特征,进而揭示出大数据研究领域的合著规律。最后我们根据度中心性、接近中心性、H指数等一系列的评价指标对机构研究主体和科研人员研究主体的影响力进行了评价分析,并探索了大数据科研领域中核心机构和核心科研人员。结果表明两个主体的影响力主要依赖于其知识的扩散能力和资源的拥有程度。综上所述,通过一系列的科学计量分析以及知识图谱的绘制展示了大数据研究领域科学合作发展情况良好,合作的规模和广度都有一定的成就,但还存在很大的发展空间。我国的大数据技术研发能力在国际环境上占据比较有影响力的地位,但在论文质量和优秀的合作伙伴资源上还有待进一步提高。
【关键词】：大数据 复杂网路 社会网络分析 合著网络
【学位授予单位】：重庆师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 中文摘要5-6
• 英文摘要6-10
• 1 绪论10-19
• 1.1 研究背景与意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.3 本文的研究内容16
• 1.4 本文的研究思路16-17
• 1.5 研究的创新点17-18
• 1.6 研究的不足之处18-19
• 2 复杂网络的基本理论19-28
• 2.1 社会网络与复杂网络19-20
• 2.2 复杂网路基本拓扑性质20-21
• 2.3 复杂网路中节点的重要性21-24
• 2.4 复杂网络的基本模型24-27
• 2.5 小结27-28
• 3 数据来源及分析工具介绍28-30
• 3.1 数据来源28
• 3.2 主要分析工具28-29
• 3.3 小结29-30
• 4 大数据研究领域期刊论文产出与分布30-40
• 4.1 大数据研究领域期刊论文的时间分布30-32
• 4.2 大数据研究领域期刊论文的空间分布32-39
• 4.3 小结39-40
• 5 大数据研究领域期刊论文合著网络分析40-59
• 5.1 期刊论文国际合著网络规模分析40-41
• 5.2 期刊论文国际合著网络结构分析41-42
• 5.3 期刊论文机构合著网络规模分析42-43
• 5.4 期刊论文机构合著网络结构分析43-50
• 5.4.1 合著网络的基本特征43-44
• 5.4.2 合著网络度分布特征分析44-46
• 5.4.3 合著网络团体发现分析46-49
• 5.4.4 机构合著网络的核心49-50
• 5.5 期刊论文作者合著网络规模分析50-51
• 5.6 期刊论文作者合著网络结构分析51-58
• 5.6.1 合著网络的基本特征51-52
• 5.6.2 合著网络度分布特征分析52-53
• 5.6.3 合著网络团体发现分析53-56
• 5.6.4 作者中心性分析56-58
• 5.7 小结58-59
• 6 科研主体的影响力评价分析59-73
• 6.1 科研主体影响力评价的指标体系59-60
• 6.2 基于熵权的TOPSIS影响力的评价模型60-63
• 6.2.1 熵权原理60-61
• 6.2.2 基于TOPSIS的评价模型61-63
• 6.3 研究机构的影响力评价63-69
• 6.3.1 评价数据的来源63
• 6.3.2 核心科研机构群获取63-64
• 6.3.3 评价过程及结论64-69
• 6.4 科研人员的影响力评价69-72
• 6.4.1 评价数据的来源69
• 6.4.2 核心科研人员群获取69-70
• 6.4.3 评价过程及结论70-72
• 6.5 小结72-73
• 7 结论73-75
• 参考文献75-79
• 附录A79-80
• 附录B80-85
• 致谢85

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本文编号：334979