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高校科研合作网络演化研究 ——对天津市19 所高校的考察: zguodong2006 2015-11-5 10:07; 高校科研合作网络演化研究_对天津市19所高校的考察_张国栋.pdf 张国栋（南开大学周恩来政府管理学院社会学系 , 天津 300071 ）【摘要】本文收集了天津市 19 所高校在 CNKI 数据库中从 2000 — 2014 年共 15 年每年的校际合作发文数量，运用复杂网络与社会网络分析方法，从整体、个体和社区三个方面分别校际科研合作网络的科研合作网络图节点度、中间中心性、核心 — — 边缘结构和社区结构进行了对比分析。研究表明：天津各高校在科研合作的网络密度逐年增加；理工类高校合作密度明显优于综合类高校，特别是天津医科大学和天津中医药大学合作紧密；南开大学和天津大学作为 985 重点高校同其他高校建立了广泛的科研合作，处于科研合作网络中处于核心位置，且影响力较强；高校间科研合作形成了四个社区，以南开大学和天津大学为中心的社区成员较多。【关键词】天津高校；科研合作；社会网络分析；社区发现基金项目：本文受南开大学博士生科研创新项目：基于 SNA 的网络社会治理要素识别研究（ 68150003 ）资助；智慧城市数字信息资源安全保障研究（ G0314 ）资助作者简介：张国栋南开大学周恩来政府管理学院社会学系博士生，研究方向：科学社会学，社会网络分析 The Study of Cooperation Network of Colleges and Universities Research Evolution —— 19 Colleges and Universities in Tianjin Zhang Guodong ( Department of Sociology, Zhou EnLai School of Government, Nankai University ， Tianjin 300071, China ) Abstract: This paper collected in the CNKI database from 19 universities in Tianjin in 2000-2014, a total of 15 years, every year the number of the inter -school cooperation articles. Using complex network and social network analysis method, from the whole, individual and community three aspects respectively intercollegiate scientific research cooperation network among scientific research cooperation network diagram node degree, centricity, core - edge structure and community structure are analyzed in comparison. Research shows that: Tianjin universities in scientific research cooperation network density increases year by year; polytechnic universities cooperation is obviously better than the density of comprehensive universities, especially in Tianjin medical university and Tianjin university of Chinese medicine cooperate closely; Nankai university and Tianjin university as 985 key universities set up extensive research collaboration with other universities, in the scientific research cooperation network in the core position, and the influence is stronger; cooperation between scientific research in colleges and universities to form the four communities, with the center of Nankai university and Tianjin university community members. Key words: Tianjin university, the scientific research cooperation, social network analysis, community found CLC number ： N912 Document code ： A Article ID:1003-0166(2015)10-0053-06 doi:10.3969/j.issn.1003-0166.2015.10.011 高校科研合作网络演化研究_对天津市19所高校的考察.pdf; 1163 次阅读|0 个评论

链路预测——网络模型的试金石: babyann519 2012-5-20 22:05; Evaluating network models: A likelihood analysis 作者：Wen-Qiang Wang, Qian-Ming Zhang and Tao Zhou 发表期刊：EPL 98 (2012) 28004. 全文链接 http://iopscience.iop.org/0295-5075/98/2/28004 大量生物、技术、信息系统都可以用网络来刻画，其中诸如互联网、万维网、 P2P 网络、在线社交网络等都是信息科学特别关注的对象。网络在演化生长的过程中表现出很多有趣的结构特征，比如集聚性、社团性、无标度性、小世界性等等。建立网络模型重现观察到的结构特性，是最常见的理解网络生长过程潜在驱动力量的方法。针对同一类网络甚至同一个网络，往往有多个理论模型，每一个模型都声称能够捕捉真实网络某几个方面的特征。由于刻画网络结构的特征量成百上千，数不胜数，模型 1 可能在刻画特征 A, B, C 方面胜过其他模型，而模型 2 给出最符合特征 D, E 的结果——事实上，直到现在，我们没有一种本质上有效的方法，来判断不同模型的优劣。王文强等人的论文第一次试图解决这个困难的问题！链路预测是复杂网络的一种重要分析方法，其目标是通过学习当前观察到的网络结构，计算尚未出现连边的节点对之间存在连边的似然。受到这个方法的启发，王文强等人认为每一个演化模型原则上都对应于一种链路预测的算法，因此，如果把当前网络的真实结构看作基于一段时间之前的网络在模型对应的链路预测算法下预测得到的，我们就可以分析当前网络出现的似然。王文强等人认为，让当前网络似然更大的算法所对应的演化模型更好——这实际上提供了一个评价网络模型优劣的不依赖于任何特定的结构特征或特征组的统一的平台。王文强等人以真实的互联网数据为基准，比较了有代表性的互联网演化模型的优劣。有趣的是，他们发现通过他们的评价机制得出的模型的“最佳参数”在刻画新增节点的性质的时候，要明显好于通过其他办法得到的“最佳参数”。该工作还隐隐约约包含了一个重要的思想，就是以前的研究，总是关注网络从无到有的过程，希望找到一个普适的模型，一股脑刻画网络一生的行为。实际上，网络初始的增长和中后期的增长机制可能是完全不一样的！链路预测更像是关注网络从少到多，从当前到未来的短期行为，这可能更加重要！即便是在一个模型下，通过与真实网络对比，不同增长时期的“恰当的参数值”也会不一样。这个问题在以前的研究中罕有讨论，但是可以通过本文提出的办法进行分析、挖掘。参考：  http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=3075do=blogid=572849; 个人分类: 科研工作|4771 次阅读|0 个评论

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