基于科研群体特征的学科交叉主题识别方法

发布时间：2024-07-06 23:13

　　在中美博弈的背景下,国家面临的重大问题愈加复杂,其解决途径已超出了单一学科的范畴,跨学科知识相互融合成为发展趋势。党中央、国务院高度重视交叉学科发展,习总书记在科学家座谈会上鼓励高校开设交叉学科专业,倡导加强跨学科学术交流。学科交叉主题蕴含着学科发展前沿和重大突破,对其有效识别能够帮助研究者挖掘新的学科生长点。但现有识别方法存在角度单一、输出结果简单等问题,缺乏考虑作者的自组织性,不利于有组织地攻关跨学科难题。相比于传统科研团队的分割性和固化性,科研群体则围绕相似兴趣而存在,其约束性小,有助于高效研讨学科知识、集中攻关难点问题。因此,多角度识别不同学科的科研群体之间的交叉主题,有助于组织群体成员针对该主题进行前沿热点探讨。具体工作如下:首先,提出基于科研群体特征的不同学科群体之间的交叉主题识别方法。综合学科交叉主题识别的内在属性角度和外在关系角度,采集和预处理科研信息数据,并设计科研群体的特征描述体系;对科研兴趣特征的关键词进行文本相似度分析,同时对科研关系特征的合作、引证和社交网络进行连通性分析,得到不同学科群体之间的学科交叉主题词。其次,在描述群体特征的基础上,提出考虑相似兴趣的科...

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1论文组织结构图

本文首先设计科研群体的特征描述体系,利用不同学科群体之间的科研兴趣和科研关系特征识别学科交叉主题,再引出挖掘科研群体的过程,并对该主题及其相关科研群体进行全面、直观的描述。具体步骤如下:从多源数据中收集和预处理科研信息,集成为科研人员基础信息库;综合学科交叉主题识别的内在属性角度....

图2.1应用画像的三个层次[58]

群体画像已在多个领域内蓬勃发展,其应用价值体现在微观价值发现、中观运营优化、宏观战略制定三个层次上,如图2.1所示。在微观层次上,林燕霞等[37]建立微博用户群体画像,发现个性化服务价值;ZHENG等[38]构建社会相似度动态模型区分社区用户群体,通过分析需求完成对个人资料的推荐....

图3.1不同学科群体之间的交叉主题识别流程图

以学科A和学科B为例,识别不同学科群体之间的交叉主题的流程如图3.1所示。(1)分析科研人员的多源数据。用户在网络上任何行为都会被记录,全面收集用户信息能更加真实地描述科研用户群体的特征,可以先通过分析多源异构数据源的信息特征采集科研人员数据,再通过分析数据的结构化程度处理数据。....

图3.2搭建科研人员基础信息库流程图

科研人员信息库是多角度展示科研群体的数据基础。从科研人员的多源异构数据源中采集原始信息,经过预处理后,统一集成为科研人员信息库,如图3.2所示。3.2.1数据采集

本文编号：4002778