科學(xué)在發(fā)展的過程中,科學(xué)理論不斷完善、演進(jìn),技術(shù)不斷更迭。追根溯源,科學(xué)發(fā)展的本質(zhì)是知識、技術(shù)、文化在一代代科學(xué)家和技術(shù)工作者之間傳承發(fā)展的過程,是新一代科技工作者踩在前輩肩膀上不斷前進(jìn)、創(chuàng)造新知識的過程。從這個角度出發(fā),當(dāng)代中國科學(xué)家學(xué)術(shù)譜系的研究必要而緊迫。同時學(xué)術(shù)譜系研究突破了以往科學(xué)史研究的邊界,涉及由學(xué)術(shù)譜系傳承過程中數(shù)代科學(xué)家所構(gòu)成的龐大的研究群體,在時段上考察歷時達(dá)數(shù)十年乃至近百年的學(xué)術(shù)譜系發(fā)生發(fā)展過程。梳理學(xué)科譜系關(guān)系,厘清知識傳承脈絡(luò),探究不同知識傳承模式對學(xué)術(shù)產(chǎn)出的影響效能,對于挖掘科技人才成長規(guī)律,加快建設(shè)人才強(qiáng)國和創(chuàng)新型國家有重要意義。本文主要以遺傳學(xué)領(lǐng)域談家楨學(xué)術(shù)譜系為研究對象,對學(xué)術(shù)譜系內(nèi)學(xué)者學(xué)術(shù)產(chǎn)出與學(xué)術(shù)影響力的影響因素進(jìn)行深入研究,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合引文網(wǎng)絡(luò)與主題模型進(jìn)行學(xué)者學(xué)術(shù)評價與發(fā)展策略研究。為提高研究的準(zhǔn)確性,首先通過引入引文信息、合作信息、機(jī)構(gòu)信息等多維特征信息制定了DBSCAN聚類點(diǎn)間距離修正策略用以解決因同名現(xiàn)象所帶來的研究數(shù)據(jù)集噪聲失真問題,在此基礎(chǔ)上完成了遺傳學(xué)學(xué)術(shù)譜系的數(shù)據(jù)篩選工作。同時將Word2Vec算法、TF-IDF算法、Page... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究路線圖

第 2 章 數(shù)據(jù)來源與研究方法選集 N 中所有尚未被處理的對象 s，檢查其鄰域，若至少包含將這些對象加入 N；如果 s 未歸入任何一個簇，則將 s 加入 C復(fù)步驟 2），繼續(xù)檢查 N 中未處理的對象，當(dāng)前候選集 N 為空復(fù)步驟 1）～3），直到所有對象 o 處理完畢。-2 所示，圖 2-2-（1）為二維平面上原始數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布，圖 2-means 算法聚類后三個簇類的分布，圖 2-2-（3）為經(jīng)由不合適參數(shù) p 聚類后的結(jié)果，圖 2-2-（4）為經(jīng)由合適的最近鄰距離的結(jié)果。對比圖 2-2-（2）與圖 2-2-（4）可以看出，相較于 KDBSCAN 在發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇類的問題處理中具有優(yōu)勢。同與圖 2-2（-4）可以看出，選擇合適的最近鄰距離度量參數(shù) E 是 D類的必要條件。同時 DBSCAN 算法能夠有效識別出噪聲點(diǎn)。

圖 3-1 文獻(xiàn)相似度計算步驟示意圖如圖 3-1 所示，計算文獻(xiàn)相似度的步驟如下：（1）首先將整個數(shù)據(jù)集作為輸入，通過利用 Python 編寫的 LDA 主題模型程序進(jìn)行計算，從而獲得數(shù)據(jù)集中每篇文章所對應(yīng)的主題向量；（2）任意取出兩篇文獻(xiàn)，通過其所對應(yīng)的主題向量，計算兩個主題向量的余弦相似度作為兩篇文獻(xiàn)的主題相似度。對于任意兩個向量 a，b，兩個向量的余弦相似度 C 的計算如公式(3-1)所示： = ( ) = ￡§( ) = (3-（3）判斷兩篇文獻(xiàn)第一作者所屬機(jī)構(gòu)是否相同，如果相同則 IS=1，否則 IS=0（4）判斷兩篇文獻(xiàn)是否存在直接引用關(guān)系，即是否存在文獻(xiàn) 1 引用文獻(xiàn) 2 或者文獻(xiàn) 2 引用文獻(xiàn) 1，如果存在則 CI=1，否則 CI=0；（5）通過經(jīng)腳本已構(gòu)建的文獻(xiàn)集引文網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)計引文網(wǎng)絡(luò)中文獻(xiàn) 1 與文獻(xiàn)的耦合頻次 CO，即文獻(xiàn) 1 與文獻(xiàn) 2 共同引用的文章的數(shù)目；（6）通過經(jīng)腳本已構(gòu)建包含文獻(xiàn)、學(xué)者兩實(shí)體的合作網(wǎng)絡(luò)圖，并統(tǒng)計文獻(xiàn)與文獻(xiàn) 2 除去第一作者之外所共同擁有的作者數(shù)量 CA；

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]學(xué)術(shù)譜系解讀:基于美國印第安納大學(xué)高等教育研究學(xué)者的訪談分析[J]. 周谷平,楊凱良.  教育學(xué)報. 2017(02)
[2]基于文獻(xiàn)計量的科學(xué)家學(xué)術(shù)譜系學(xué)術(shù)影響力的研究[J]. 呂瑞花,常歡.  情報理論與實(shí)踐. 2017(01)
[3]基于主題模型的半監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)文本情感分類研究[J]. 李揚(yáng),孔雯婧,謝邦昌.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2016(06)
[4]學(xué)術(shù)譜系內(nèi)合作網(wǎng)絡(luò)研究——以劉東生為核心的第四紀(jì)學(xué)術(shù)譜系為例[J]. 常歡,呂瑞花,張佳靜.  情報理論與實(shí)踐. 2016(04)
[5]姓名消歧方法研究進(jìn)展[J]. 付媛,朱禮軍,韓紅旗.  情報工程. 2016(01)
[6]基于LDA模型的科研合作推薦研究[J]. 劉萍,鄭凱倫,鄒德安.  情報理論與實(shí)踐. 2015(09)
[7]蔣夢麟教育思想的學(xué)術(shù)譜系與內(nèi)在理路——以其博士論文為中心的考察[J]. 呂光斌,時培磊.  高等教育研究. 2015(02)
[8]黃昆半導(dǎo)體物理學(xué)術(shù)譜系初探[J]. 汪志榮,丁兆君.  自然辯證法通訊. 2015(01)
[9]利用優(yōu)化的DBSCAN算法進(jìn)行文獻(xiàn)著者人名消歧[J]. 任景華.  圖書館理論與實(shí)踐. 2014(12)
[10]基于合著網(wǎng)絡(luò)的學(xué)術(shù)人才評價方法研究[J]. 劉璇,段宇鋒,朱慶華.  情報雜志. 2014(12)

碩士論文
[1]基于學(xué)術(shù)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)者影響力評估算法[D]. 周金夢.大連理工大學(xué) 2016
[2]基于語義的中文詞義消歧技術(shù)研究[D]. 鄧龍.哈爾濱理工大學(xué) 2015
[3]基于LDA的主題演化研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 崔凱.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010



本文編號：3514298