基于科技引用网络结构算法的科学计量新方法研究的开题报告

基于科技引用网络结构算法的科学计量新方法研究的开题报告开题报告一、课题背景与意义科技引用网络结构算法是近年来快速发展的一种科学计量方法，它不仅可以描述科技文献的引用关系，还可以揭示科技领域的发展动态和趋势，具有较高的科学价值和实用性。然而，在实际应用中，科技引用网络结构算法还面临着一些问题，如算法过于复杂，计算效率低下等。因此，本研究将以科技引用网络结构算法为基础，探索一种新的科学计量方法，旨在突破现有方法的限制，提高文献引用关系分析的准确性和效率。二、研究内容本研究将从以下几个方面展开：1.建立科技引用网络结构算法的理论框架，细化算法流程，并简化算法公式，降低计算复杂度。2.利用改进后的科技引用网络结构算法，对不同领域的相关论文进行数据分析，以验证算法的准确性和实用性。3.基于深度学习算法，通过对科技引用网络结构中的节点和边的特征进行分析和建模，提高算法分析效率和精度。4.利用研究结果，探索科技引用网络结构算法在学术期刊评价和科研项目评估中的应用价值，以推广该方法的应用。三、研究方法本研究将主要采用以下方法：1.文献综述：回顾国内外科技计量学、网络科学等领域相关研究，总结科技引用网络结构算法的研究进展和存在的问题，为研究提供理论基础和方法支持。2.数据采集与分析：从SCI、EI等数据库中收集挖掘数据，进行文献信息提取和网格节点关系构建等工作，同时采用Python等编程语言和软件工具进行数据预处理和分析、建模等工作。3.建立科技引用网络结构算法：在理论框架和算法流程的基础上，优化算法公式，降低计算复杂度，提高算法准确性，建立科技引用网络结构算法。4.深度学习算法应用：利用深度学习技术，对科技引用网络结构中的节点和边进行特征分析、建模和预测，优化算法效率和准确性。四、预期成果本研究的预期成果主要包括：1.建立科技引用网络结构算法的理论模型，简化算法流程，提高计算效率。2.验证改进后的算法准确性和实用性，为学术期刊评价和科研项目评估提供可参考的工具和方法。3.发布论文1~2篇，获得授权专利1项以上。五、研究进度安排本研究计划分为以下阶段进行：1.文献综述和问题分析（1个月）2.数据采集与预处理（2个月）3.科技引用网络结构算法建立和优化（3个月）4.深度学习算法建立和应用（4个月）5.结果分析和论文撰写（2个月）6.论文审阅和修改（2个月）六、参考文献1.Borgatti,S.P.andEverett,M.G.(1999)Modelsofcore/peripherystructures.SocialNetworks21(4):375-395.2.Callon,M.,Courtial,J.P.andLaville,F.(1991)Co-wordanalysisasatoolfordescribingthenetworkofinteractionsbetweenbasicandtechnologicalresearch:thecaseofpolymerchemistry.Scientometrics22(1):155-205.3.Newman,M.E.J.(2001)ClusteringandPreferentialAttachmentinGrowingNetworks.PhysicalReviewE,64(2):025102.4.Sayyadi,H.andNajafi,M.(2012)ANovelCentralityMeasureforFindingCriticalNodesinQuasi-CliqueCommunitiesofComplexNetworks.InternationalJournalofSocialandHumanSciencesEngineering6(3):184-189.5.Sun,X.,Tang,J.,Liu,H.andLi,X.(2009)Predictingauthorh-indexusingau