基于图卷积网络的学术合作效能分析

发布时间：2023-08-26 02:42

　　学术数据一直是研究者们关注的重点。随着研究成果的不断增加,学术数据总量增长迅速。在这样的环境下,针对学术数据的分析具有更大的意义。对于整个学术界来说,这类分析能够帮助学者了解不同学科的发展趋势;对于各个研究者来说,可以评估自己某项工作的重要性,同时可以协助自己选择合适的合作者。因此,学术数据分析得到了广泛的研究。目前,围绕学术合作网络人们主要开展了关于引用量预测、引用文章的推荐、合作者推荐等相关分析研究,例如基于引用网络的文章和作者推荐,基于合作网络的作者重要性分析等。但其中很少有相关工作是从学术网络表征的角度进行的,尤其是利用学术合作信息方法。事实上,学术合作对于学术网络分析有重要意义,特别是是对刚开始自己研究生涯的学者的成长有重要的作用。学术数据分析中,学术合作效能分析作为其中重要的部分,还需要使用更为综合的学术网络表征方法。通过对之前的网络表征以及学术网络分析相关工作的研究,我们发现,对于学术网络的表征的相关研究并不是很多,尤其是在使用学者合作信息的表征方面。根据学术合作网络中一些与学术产出的相关性因素的分析,我们发现一篇文章的合作者往往对文章有不同程度的贡献,该贡献值与作者的感...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 引言
    1.2 研究背景
        1.2.1 学术网络的发展
        1.2.2 学术合作效能分析的意义
        1.2.3 学术网络的研究概况
    1.3 研究内容
        1.3.1 学术合作分析
        1.3.2 学术网络表征
    1.4 论文的组织结构
第2章 相关工作概述
    2.1 引言
    2.2 学术合作分析的相关概念
    2.3 学术合作网络分析方法
        2.3.1 基本网络结构分析方法
        2.3.2 高层次结构分析方法
        2.3.3 融合其他信息的网络分析方法
    2.4 学术合作网络表征方法
        2.4.1 基于结构的表征
        2.4.2 融合结构与其他特征的表征
        2.4.3 图神经网络方法
    2.5 学术合作网络分析应用
        2.5.1 预测文章或作者的影响力
        2.5.2 推荐文章或作者
        2.5.3 了解领域发展趋势
        2.5.4 探究作者的不同贡献度
    2.6 本章小结
第3章 学术合作网络分析
    3.1 引言
    3.2 学术合作网络基本特征
        3.2.1 学术合作网络结构特征
        3.2.2 学术合作网络内容特征
    3.3 学术合作网络层次结构分析
        3.3.1 层次结构可视化
        3.3.2 高阶层次结构分析
    3.4 学术合作对学术成果的影响
    3.5 本章小结
第4章 基于作者贡献度的学术网络表征
    4.1 引言
    4.2 问题定义与符号说明
    4.3 基于作者贡献度的学术网络表征模型
        4.3.1 信息输入
        4.3.2 文章表示层
        4.3.3 对引用网络建模
    4.4 模型优化
    4.5 本章小结
第5章 实验与分析
    5.1 学术数据处理
        5.1.1 构建学术合作网络
        5.1.2 学术数据基本分析
        5.1.3 实验设置
    5.2 实验结果与分析
        5.2.1 节点分类实验
        5.2.2 边预测实验
        5.2.3 参数敏感性实验
    5.3 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果



本文编号：3843794