[发明专利]基于二分网络图层次聚类的团队研究方向挖掘方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于二分网络图层次聚类的团队研究方向挖掘方法。

背景技术

在全球化趋势日益明显的今天，团队合作是一个非常普遍的现象。随着多学科的交叉融合、科学技术与社会的相互渗透，对科研管理和科研组织提出了更高的要求。科技创新团队通过资源共享、协同合作和分工互助，使得科技创新效率大幅提高，作为科技研发的一种有效的组织管理形式，科技创新团队逐步成为了科研创新活动的重要模式^[1]。为保障科学前沿研究活动的持续进行和培养出具有科技创新精神的个人及团队，国家自然科学基金委员会从2000年开始试行设立“创新群体科学基金”，用以帮助国内优秀的科研创新团队就某一重要学术研究方向开展的基础科学研究和应用基础研究^[2]。

团队的研究方向是评价整个团队发展的重要标志。《国家自然科学基金委员会创新研究群体科学基金试行办法》^[3]明确指出，创新研究群体必须是长期合作形成的整体，有相对集中的研究方向，并能持续活跃在其研究领域的前沿。学术论文通常是围绕着科学领域中的某一课题进行研究后的科学记录或科学总结，如果是对相关学术问题进行研究的论文，它们的相似度往往较高，但对不同问题进行解答的论文，它们的差别通常较大。以往根据论文之间的这种特性，就可以分析一个学术团队的研究方向的相关性。而这种方式并没有考虑团队中成员之间的关系，学术关系网络^[4]具有较为复杂的结构。对团队的学术方向而言，一方面需要考虑团队中成员的研究兴趣所在；另一方面仍需要考虑团队中各研究方向之间的关系。

因此，有必要设计一种结合团队成员研究兴趣和关系网络特征的团队研究方向挖掘方法。

参考文献

[1]王新新.科技创新团队的构建与发展策略研究[J].科技与经济,2014,27(3):66-69.

[2]冯长根.国家自然科学基金委员会创新研究群体[J].科技导报,2010,28(7):125.

[3]《国家自然科学基金委员会创新研究群体科学基金试行办法》,2001,2.

[4]Fang Huang,Jing Liu,Xinmin Liu,et al.Academic Relation Classification Rules Extraction with Correlation Feature Weight Selection[C].the 3rd Global Congress on Intelligent Systems(GCIS2012),Nov.6-8,2012:160-165.

[5]Tian Y,Hankins R A,Patel J M.Efficient aggregation for graph summarization[C].AcmSigmod International Conference on Management of Data.2008:567-580.

[6]陈克寒,韩盼盼,吴健.基于用户聚类的异构社交网络推荐算法[J].计算机学报,2013,38(2):349-359.

发明内容

本发明所解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种基于二分网络图层次聚类的团队研究方向挖掘方法，基于图聚类方法的研究，对团队的研究方向进行挖掘，为分析及评价团队研究方向的发展情况提供有利条件。

本发明所提供的技术方案为：

一种基于二分网络图层次聚类的团队研究方向挖掘方法，包括以下步骤：

步骤1：建立基于作者关键词二分网络的作者研究兴趣表示模型；

步骤2：对作者研究兴趣表示模型进行图聚类：

将对各个关键词的关注程度差异小的作者归于同一个作者群组；得到作者群组集合；

步骤3：整体层次聚类，得到各个作者群组的研究兴趣：

将作者群组集合中只包含一个作者的群组，合并到研究兴趣相似的其它作者群组中，使得每个作者群组中包含的作者个数大于2，计算并更新各个作者群组的研究兴趣，即团队研究方向。

所述步骤1具体为：