学术论文合著关系研究与系统实现

发布时间：2017-05-13 08:23

  本文关键词：学术论文合著关系研究与系统实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：学术合作关系是各领域各学科内科学家之间公开发表共同署名的科研论文中合著者之间的一种关系属性。随着科学技术快速发展,各科学领域之间的交叉融合已成为一种需求趋势,学术合作关系也越来越密切。然而,科研工作者在寻找合作者时,多数情况下存在盲目性和随机性,这可能导致科研进度减慢、合作效益降低以及产生无法预测的后果。因此有必要对学术合作关系网络进行深入的研究,找到其中的规律和性质,进而建立一个能够为科研工作者提供可能合作对象的平台。学术合作关系网络实际上就是合著网络,主要由学术论文中合著者和他们之间合著关系构成。合著网络又可以分为同构和异构两种,同构合著网络中每个节点的属性和行为特征相同,节点之间的关系单一,而异构合著网络中节点可以是不同的对象,节点之间的关系具有多样性和复杂性。本文主要研究的问题是在合著网络中挖掘潜在的规律来对可能的合作关系进行预测。要解决这一问题需要三步,一是在合著网络中找到有关合著关系规律;二是将潜在的规律用数学的语言抽象、表达出来,给出合作关系预测模型,并通过实验来验证模型的正确性;三是用软件工程学的方法来实现合作关系预测模型。针对上述问题,本文先简单介绍了社会网络的基本知识和研究方法,并定义了合著网络以及阐述了合著网络的性质;简单介绍了合著网络中边权问题研究的发展历程、方法演变和优缺点对比;通过引入时间滞后性因素和刊物的影响因子来确定合著网络边权;通过实验比较,两种改进方法的效果较好。提出了同构合著网络中合作关系预测模型,主要目的是找出没有合作关系节点之间可能的合作情况,为科研工作者推荐合作对象。给出了合作信任度与合著关系矩阵、合作信任度和推荐概率之间的计算关系;设定了不同合作关系的约束条件,在此约束条件下给出了合作概率定义;采集数据对模型的正确性进行了验证,实验表明该模型能够为作者推荐合作对象,并符合实际情况。提出了异构合著网络中基于元路径的合作关系预测模型,目的是寻找作者的最佳合作者。在特征空间下定义了五种不同的子元路径的计算方法;给出了合作可能性与子元路径之间的关系;经实验验证能够找出最佳合作者;最后根据上述提出的两种模型进行合作关系预测系统的实现。
【关键词】：合著网络 合作关系预测 元路径 合作信任度 推荐概率
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP393.02

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本文编号：362066