基于合作者网络社区发现的学科主题分析——以国际统计学期刊为例

摘要：

随着大科学时代的到来,科研合作现象越来越普遍.为了了解当前主流研究主题以及科研学者之间的科研合作模式,使得科研学者对学科主题有更好的认知,建立更高效的合作团体,提高科研产出,促进学科发展,本文以国际统计学期刊为例对学科主题进行了深入的研究.首先构建合作者网络并分析其基本属性,其次提取其核心网络并分析其连通分量结构,最后利用ECV方法和正则化谱聚类算法对第一、二大连通分量进行社区个数的确定及社区划分.结果表明,统计领域科研合作现象日益普遍,合作者网络具有明显的社区结构;结合论文信息和作者属性,本文得到29 个不同的学科主题,并发现不同社区之间存在交叉合作的现象,同一社区内部存在不同学科主题的融合.此外,在科研合作模式方面,本文发现同一学科主题或科研单位的学者更容易产生合作关系,同一社区的学者发表论文的期刊具有明显的相似性.

关键词：科研合作、学科主题、合作者网络、社区发现

所属期刊栏目：2

分类号：C812(统计方法)

资助基金：国家自然科学基金11971504

在线出版日期：2023-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共22页

页码：219-240