检索结果-内蒙古大学图书馆

图书馆杂志 2025年第2期44卷 35-46页

作者：王左戎邓三鸿宋欣雨杨文霞王昊南京大学信息管理学院江苏南京210023 数据工程与知识服务省高校重点实验室(南京大学)

利用大数据等技术手段全面认知学术成果的多元价值成了近年来我国学术成果评价工作的重要目标,学术知识图谱作为一项渐趋成熟的语义组织技术为该目标的实现提供了新的实践思路。本研究首先在全评价体系框架的指导下对不同维度评价研究... 详细信息

利用大数据等技术手段全面认知学术成果的多元价值成了近年来我国学术成果评价工作的重要目标,学术知识图谱作为一项渐趋成熟的语义组织技术为该目标的实现提供了新的实践思路。本研究首先在全评价体系框架的指导下对不同维度评价研究场景中的信息组织需求进行梳理,并对学术知识图谱应用于成果评价工作的可行性进行理论分析,其次在场景化信息需求的指导下分别从内容和技术层面提出面向学术成果评价场景的学术知识图谱构建框架,最后结合当前我国学术评价改革背景提出针对性的图谱构建策略,以期为我国学术成果评价辅助工具的开发与实施提供参考,为学术成果评价工作的开展提供更为全面和准确的数据支持,从信息组织的角度推进我国学术成果评价工作的改革与发展。

关键词：全评价学术评价知识图谱信息组织

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学者合作网络外部影响力与学术成就的关系研究

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图书情报工作 2025年第2期69卷 96-107页

作者：闫晓慧杨杰杨文霞王昊邓三鸿山西警察学院侦查系太原030401 南京大学信息管理学院南京210023 数据工程与知识服务省高校重点实验室(南京大学) 南京210023

[目的/意义]传统计量指标在学者影响力评价时未考虑学术合作网络内外部的差异,本文提出合作网络外部被引量和外部h指数等学者合作网络外部影响力评价指标,为学者真实学术影响力评价提供依据。[方法/过程]以美国物理学会数据集的463348... 详细信息

[目的/意义]传统计量指标在学者影响力评价时未考虑学术合作网络内外部的差异,本文提出合作网络外部被引量和外部h指数等学者合作网络外部影响力评价指标,为学者真实学术影响力评价提供依据。[方法/过程]以美国物理学会数据集的463348篇研究论文及其234086位消歧学者的数据作为样本,从全局合作网络抽取学者的自我中心合作网络,基于学者合作网络对内部与外部进行区分,提出外部被引量和外部h指数等学者合作网络外部影响力评价指标,结合基准计量指标进行一致性检验,基于诺贝尔奖、沃尔夫奖和狄拉克奖等物理学奖项数据证明合作网络外部影响力评价指标的有效性和优越性。[结果/结论]研究发现,学者合作网络内部与外部影响力分布存在显著差异,本文提出的学者合作网络外部影响力与基准指标一致性较强,收敛有效性分析表明外部被引量和外部h指数相比于基准指标能够更准确地识别获奖学者,表明合作网络外部影响力反映了学者的真实影响力,在学术成就中扮演着关键作用,本文提出的新指标对于构建未来人才评价体系和破“五唯”有着启示作用。

关键词：科学计量人才评价合作网络外部影响力

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科研成果社会影响力评价研究——评价方法视角下的解读

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现代情报 2021年第11期41卷 111-119页

作者：陈芳杨建林南京大学信息管理学院江苏南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

[目的/意义]探索量化研究、质性研究和计算社会学在社会影响力评价中的应用,为制定合理、全面的科研成果社会影响力评价方案提供范式和方法基础。[方法/过程]收集Google Scholar、Elsevier、Emerald、CNKI、万方数据库中社会影响力评价... 详细信息

[目的/意义]探索量化研究、质性研究和计算社会学在社会影响力评价中的应用,为制定合理、全面的科研成果社会影响力评价方案提供范式和方法基础。[方法/过程]收集Google Scholar、Elsevier、Emerald、CNKI、万方数据库中社会影响力评价文献,本文通过文献调研和比较分析方法对科研成果社会影响力评价涉及的评价方法、范式原则、评价方案进行综合分析和论述。[结果/结论]目前常用的科研成果社会影响力评价方法包含指标体系构建、文献计量学、案例研究与社会网络分析。在信息技术的快速发展下,科研成果评价更应聚焦社会影响、凸显人文关怀;整合多源的、可用于评价的信息;并加强质性研究在评价中的应用。在方案制定和技术实现上,应注重构建分面评价体系;建设影响力分析数据库;运用文本挖掘技术探索科研成果的广泛性社会影响。

关键词：社会影响力评价科研成果评价评价方法评价方案

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基于引文细粒度情感量化的学术评价研究

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数据分析与知识发现 2020年第6期4卷 129-138页

作者：姜霖张麒麟南通大学经济与管理学院南通226019 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 西南大学图书馆重庆400715

【目的】利用情感分析技术对引用内容中包含的引用情感进行深层次地发掘和量化,为学术文献内在价值的发现提供更加科学的理论依据和数据支撑。【方法】以知网中检索到的期刊论文为例,通过对施引文献中引用内容的细粒度情感分析和量化,... 详细信息

【目的】利用情感分析技术对引用内容中包含的引用情感进行深层次地发掘和量化,为学术文献内在价值的发现提供更加科学的理论依据和数据支撑。【方法】以知网中检索到的期刊论文为例,通过对施引文献中引用内容的细粒度情感分析和量化,对被引文献的内在学术价值进行深度挖掘,并提出基于引用情感量化的学术评价指标。【结果】实验表明,基于引用情感的学术评价方法比传统的基于被引频次的方法,离散系数高0.12,斯皮尔曼相关系数达到0.981。【局限】由于国内没有完整的全引文数据库,造成数据获取困难,实验样本量较小。【结论】基于细粒度引用情感量化的学术评价方法具有较高的区分度,能更加有效地衡量文献的内在学术价值。

关键词：引用内容细粒度情感分析情感量化学术评价

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融合专利与论文信息的内容挖掘和引用基础的企校创新合作推荐研究

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现代情报 2023年第3期43卷 13-25页

作者：闫晓慧马博闻邓三鸿王蔚萍南京大学信息管理学院江苏南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023 江苏蚂蚁云数据技术有限公司江苏南京210008

[目的/意义]随着科技发展,创新成为企业的立身之本,推进企校合作有助于企业在市场竞争中占有一席之地。[方法/过程]构建了融合专利与论文信息的内容挖掘和引用基础的组合相似度计算的企校合作推荐模型,组合相似度计算包括细分领域分类... 详细信息

[目的/意义]随着科技发展,创新成为企业的立身之本,推进企校合作有助于企业在市场竞争中占有一席之地。[方法/过程]构建了融合专利与论文信息的内容挖掘和引用基础的组合相似度计算的企校合作推荐模型,组合相似度计算包括细分领域分类代码、关键词和引用基础3个维度。并利用我国人工智能领域前50强企业同高校之间的合作推荐做实证分析,且从比较研究和结果分析两个角度进行验证。[结果/结论]企校创新合作机构推荐模型能够取得较好的结果,有助于企业寻找具体研究领域的恰当高校合作机构,在一定程度上能够促进我国企校机构间深度合作,推动企校机构创新共赢。

关键词：专利论文内容挖掘引用基础人工智能企校合作企业学校推荐模型

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科学研究的颠覆性创新测度——相对颠覆性指数

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情报学报 2023年第9期42卷 1052-1064页

作者：杨杰邓三鸿王昊南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

在破“五唯”的背景下,科学研究的创新性测度尤为重要,创新性较高的论文往往会对既有研究领域的学科范式产生颠覆性影响,甚至开创新的范式。颠覆性指数是近几年被提出的可以直接测度论文颠覆性创新程度的计量指标,基于网络中论文节点的... 详细信息

在破“五唯”的背景下,科学研究的创新性测度尤为重要,创新性较高的论文往往会对既有研究领域的学科范式产生颠覆性影响,甚至开创新的范式。颠覆性指数是近几年被提出的可以直接测度论文颠覆性创新程度的计量指标,基于网络中论文节点的深层引用关系,在一定程度上破除了单一维度评价的缺点,引起了文献计量学、信息科学和网络科学等多领域学者的广泛关注。本文对颠覆性指数的最新研究进行了总结和拓展,深入剖析了指标局限性及因素,并提出了新的计量指标——相对颠覆性指数(relative disruptive index,RDI),它在颠覆性指数的基础上,涵盖了引文网络的深层引用比例,在一定程度上解决了颠覆性指数分布不均匀、评价不一致的问题,能够对科学研究的颠覆性创新程度进行更为精确和客观的衡量。实证结果表明,颠覆性指数的参数量级不一致,相对颠覆性指数可以更有效地衡量科学研究的创新性,且相比于原始颠覆性指数以及Bornmann等学者提出的修正颠覆性指数(DI5)具有更佳的评价一致性,巩固性论文的相对颠覆性指数较低,创新性论文的相对颠覆性指数较高。

关键词：科学计量引文网络创新性颠覆性指数

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融合论文颠覆性与巩固性的学者二元影响力测度

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情报学报 2023年第12期42卷 1412-1423页

作者：杨杰孔嘉张艺炜王昊邓三鸿南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程和知识服务重点实验室南京210023

针对当前学者评价研究与实践中存在的准确性与全面性不足的问题,本文从颠覆性影响力的视角出发,基于引文网络的深层互引信息,将被引文献划分为颠覆性被引文献和巩固性被引文献,构建了学者影响力的二元测度框架,凝练出两种不同类型的学... 详细信息

针对当前学者评价研究与实践中存在的准确性与全面性不足的问题,本文从颠覆性影响力的视角出发,基于引文网络的深层互引信息,将被引文献划分为颠覆性被引文献和巩固性被引文献,构建了学者影响力的二元测度框架,凝练出两种不同类型的学术特征,即“颠覆型学者”和“巩固型学者”,并提出颠覆性被引量和颠覆性h指数等指标用于学者影响力测度。实证研究基于APS(American Physical Society)数据集的463348篇论文、9370286条引证链接、234086位消歧后作者以及诺贝尔奖(Nobel Prize)、沃尔夫奖(Wolf Prize)、狄拉克奖(Dirac Medal)3种重要奖项得主数据,综合肯德尔秩相关性、识别比率、平均排名等方法进行指标一致性和收敛有效性分析。研究结果表明,颠覆性被引量和颠覆性h指数与传统指标高度一致,并且在收敛有效性上全面优于基准测度指标。颠覆性影响力能够反映学者的创新水平和潜力,二元测度框架可以对学者影响力进行准确划分,对未来创新科学家的早期识别、学者绩效与奖励制度的改革、基金项目的评审与评价、科研激励政策的制定等具有重要意义。

关键词：科学计量引文网络 h指数颠覆性指数学者影响力

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技术创新中的知识融合:“科学—技术”二元知识对专利影响研究

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情报学报 2022年第11期41卷 1161-1173页

作者：孔嘉邓三鸿张佳锐康乐乐吴杰南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 江苏省质量和标准化研究院南京210004

探究技术创新过程中专利对“科学—技术”二元知识的吸收模式及其对专利创新的影响,对技术创新管理具有重要价值。本研究选择申请时间在1979—2013年的2589039项专利及其引用的4047758篇论文和6868547项专利为数据来源,对施引专利、被... 详细信息

探究技术创新过程中专利对“科学—技术”二元知识的吸收模式及其对专利创新的影响,对技术创新管理具有重要价值。本研究选择申请时间在1979—2013年的2589039项专利及其引用的4047758篇论文和6868547项专利为数据来源,对施引专利、被引论文与被引专利进行领域分析,并对施引专利吸收“科学—技术”二元知识的强度和广度进行测度,利用零膨胀—负二项回归模型分析知识强度、知识广度等因素对专利影响力的影响。结果表明,本研究提出的SI(science intensity)、TI(technology intensity)、STI(science-technology intensity)和知识广度等指标可以有效测度专利对科学知识和技术知识的吸收强度与广度;生物技术与食品化学等领域专利的科学强度更大,信息技术管理方法与医疗技术等领域专利的技术强度更大;被吸收的科学知识较多分布在生物医学、化学、计算机科学等领域,被吸收的技术知识较多分布在计算机技术、医疗技术等领域。回归模型显示,专利影响力与科学知识广度之间存在倒U形关系,与技术知识广度存在正U形关系。

关键词：技术创新知识融合科学—技术知识强度知识广度

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评价理论发展驱动下的科学研究影响评价主体选择研究

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图书情报工作 2024年第22期68卷 45-57页

作者：王左戎邓三鸿王昊南京大学信息管理学院南京210023 数据工程和知识服务省高校重点实验室(南京大学) 南京210023

[目的/意义]聚焦科学研究影响产生与传播过程中不同利益相关者的参与细节,并在此基础上关注以学科分类为依据选取评价主体的合理性及具体方案,可以为全面认知科学研究影响提供新的切入点。[方法/过程]在政策层面的分类评价制度和理论层... 详细信息

[目的/意义]聚焦科学研究影响产生与传播过程中不同利益相关者的参与细节,并在此基础上关注以学科分类为依据选取评价主体的合理性及具体方案,可以为全面认知科学研究影响提供新的切入点。[方法/过程]在政策层面的分类评价制度和理论层面的评价理论发展的共同驱动下,提出以科学知识内容属性为依据选取评价主体的分类评价思路,并通过现实案例数据进一步验证该思路的合理性。以REF2021部分案例数据为主要分析来源,利用提示学习的方式辅助人工完成政府类、企业类、高校类及公众类利益相关者的识别工作,在此基础上从参与分布和认知主题层面探寻不同类型利益相关者在科学研究影响产生过程中参与情况的差异性。[结果/结论]结果发现,4种类型利益相关者在科研影响产生过程中的主观认知和现实参与层面均存在差异性。在确认评价思路合理性的基础上,结合具体的案例数据提出基于学科分类的评价主体选择建议,以期从现实层面为我国学术评价工作提供新的实践思路。

关键词：分类评价评价主体学术评价利益相关者

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融合早期形式与语义特征的论文被引预测研究

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情报科学 2024年

作者：王凡铭胡犇邓三鸿封钰南京大学信息管理学院数据工程与知识服务省高校重点实验室(南京大学) 南京大学新闻传播学院

【目的/意义】本研究旨在通过预测学术论文的早期被引频次来识别潜在的高影响力论文。尽管早期研究考虑了文献、作者和期刊等因素，但往往忽视了论文元数据中的文本语义信息，且存在数据的长时滞性问题。【方法/过程】本研究收集了2008... 详细信息

【目的/意义】本研究旨在通过预测学术论文的早期被引频次来识别潜在的高影响力论文。尽管早期研究考虑了文献、作者和期刊等因素，但往往忽视了论文元数据中的文本语义信息，且存在数据的长时滞性问题。【方法/过程】本研究收集了2008年至2017年信息资源管理领域10本中文期刊的研究数据。我们构建了16个关于论文的形式特征，并采用预训练语言模型来构建论文元数据的语义特征，以增强模型的预测性能。此外，本研究引入了深度森林模型来进行被引频次的预测。【结果/结论】结果显示，深度森林模型在预测被引频次方面普遍优于其他实验算法。在基线实验结果中，深度森林F1均值比其他方法的均值高出2.65%。在融入论文的语义特征后，被引预测模型的效果有明显的提升，F1结果优于其他模型平均值1.39%。语义特征在不同模型上均展示了稳定的性能增强效果，场景一F1均值比其他方法的均值高出3.4%，场景二F1均值比其他方法的均值高出1.86%。【创新/局限】融合语义特征与传统文献计量特征，采用深度森林算法预测，识别论文发表早期的潜在学术影响力。本文以中文图书情报学领域学术论文为样本，研究结果可能无法覆盖所有科学领域。

关键词：论文早期影响力被引预测语义特征深度森林科学计量

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