目 錄CONTENTS

理論體系篇
第1 章科學預測的內(nèi)涵和發(fā)展 .2
1.1　科學預測的研究背景與意義
3
1.2　科學預測的內(nèi)涵
8
1.3　科學預測之困與機遇
9
第2 章科學影響力預測.12
2.1　科學影響力預測內(nèi)涵13
2.2　論文影響力預測.14
2.2.1　基于引證指標的論文影響力預測15
2.2.2　基于替代計量指標的論文影響力預測16
2.2.3　論文影響力預測的相關特征 .16
2.3　學者影響力預測.17
2.3.1　基于學者影響因子的學者影響力預測18
2.3.2　基于H-index、Q-value 等指數(shù)的學者影響力預測 .19
2.3.3　基于引文數(shù)量的學者影響力預測19
2.3.4　基于網(wǎng)絡結構的學者影響力預測20
2.4　其他科學影響力預測21
2.4.1　機構影響力預測 .21
2.4.2　期刊影響力預測 .22
2.4.3　項目影響力預測 .23
2.4.4　專利影響力預測 .23
2.4.5　相關特征24
2.5　科學影響力預測體系25
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2.5.1　科學影響力預測指標體系25
2.5.2　科學影響力預測方法體系26
2.5.3　科學影響力預測特征體系28
2.6　本章小結29
第3 章科學行為預測 .33
3.1　科學行為預測內(nèi)涵 34
3.2　選題行為預測 .35
3.2.1　選題行為模式分析.36
3.2.2　基于二模網(wǎng)絡的選題行為預測.37
3.3　合作行為預測 .39
3.3.1　融合網(wǎng)絡結構和個體屬性等多指標的合作行為預測 .40
3.3.2　表示學習視角下的合作行為預測40
3.3.3　持續(xù)合作視角下的合作行為預測41
3.3.4　情境限制視角下的合作行為預測42
3.3.5　合作推薦視角下的合作行為預測43
3.3.6　學者主觀視角下的合作行為預測44
3.4　引用行為預測 .45
3.4.1　節(jié)點影響力和關系權重視角下的引用行為預測 46
3.4.2　不同拓撲模式視角下的引用行為預測47
3.4.3　引文推薦視角下的引用行為預測48
3.5　科學行為預測研究模式總結.49
3.5.1　科學行為預測中的方法體系 .49
3.5.2　科學行為預測中的數(shù)據(jù)支持 .52
3.5.3　科學行為預測中的心理機制 .53
3.6　本章小結55
第4 章學科主題預測 .56
4.1　學科主題的內(nèi)涵與刻畫 57
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4.1.1　定性概括層面的學科主題.57
4.1.2　定量詞匯組合層面的學科主題.58
4.1.3　單一詞匯表征層面的學科主題.59
4.2　學科主題發(fā)展態(tài)勢預測 60
4.2.1　基于學科主題出現(xiàn)頻次衍生出來的相關指標62
4.2.2　基于主題模型衍生出來的相關指標 62
4.2.3　基于引證關系衍生出來的相關指標 62
4.2.4　基于替代計量衍生出來的相關指標 63
4.3　學科主題關系預測 64
4.3.1　基于鏈路預測的學科主題關系預測 64
4.3.2　基于學術實體相互作用的學科主題關系預測65
4.4　本章小結65
方法實踐篇
第5 章基于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡的學科主題熱度預測 68
5.1　引言.69
5.2　研究設計70
5.2.1　基于LDA 模型的學科主題抽取 71
5.2.2　基于期刊影響因子的學科主題熱度計算模型71
5.2.3　基于LSTM 的學科主題熱度預測模型72
5.3　數(shù)據(jù)處理74
5.3.1　數(shù)據(jù)收集74
5.3.2　學科主題抽取75
5.3.3　學科主題熱度計算.76
5.4　模型評價76
5.4.1　評價指標77
5.4.2　模型檢驗77
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5.5　方法應用79
5.5.1　研究熱點預測分析.79
5.5.2　學科增長點預測分析80
5.6　本章小結82
第6 章基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的跨學科主題鏈路預測.84
6.1　引言.85
6.2　相關研究86
6.2.1　跨學科研究與跨學科主題86
6.2.2　數(shù)字人文87
6.2.3　共現(xiàn)網(wǎng)絡88
6.2.4　鏈路預測89
6.3　研究設計89
6.4　實驗檢驗94
6.4.1　數(shù)據(jù)獲取與數(shù)字人文領域的學科分析94
6.4.2　數(shù)字人文共現(xiàn)網(wǎng)絡的構建95
6.4.3　預測結果評價96
6.5　討論.98
6.5.1　結果討論98
6.5.2　應用和分析 99
6.6　本章小結.102
第7 章學者跨學科合作交叉測度與預測.103
7.1　引言104
7.1.1　學者跨學科合作交叉測度研究背景 104
7.1.2　學者跨學科合作預測研究背景105
7.2 研究現(xiàn)狀.106
7.2.1 學者跨學科合作交叉測度106
7.2.2　跨學科交叉測度指標.108
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7.2.3　學者合作預測110
7.3　學者跨學科合作測度框架設計 .112
7.3.1　學者跨學科合作學科多樣性測度指標112
7.3.2　學者跨學科合作網(wǎng)絡凝聚性測度指標115
7.4　中國人民大學學者跨學科合作交叉測度117
7.4.1　數(shù)據(jù)收集和處理 117
7.4.2　中國人民大學學者合作網(wǎng)絡構建.121
7.4.3　中國人民大學學者跨學科交叉測度結果與分析 122
7.4.4　測度結果討論125
7.5　“清北人”三大高校學者跨學科合作交叉情況對比分析 126
7.5.1　數(shù)據(jù)收集和預處理126
7.5.2　三大高校學者合作總體情況分析.128
7.5.3　“清北人”三大高校跨學科合作網(wǎng)絡結構分析 132
7.6　學者跨學科合作預測框架設計 .136
7.6.1　學者跨學科合作預測框架136
7.6.2　學者跨學科合作預測模型136
7.6.3　實驗設置.137
7.6.4　性能評估.138
7.6.5　預測結果與討論 138
7.7　本章小結.140
第8 章基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的跨學科引文預測 141
8.1　引言142
8.2　相關工作.144
8.2.1　基于內(nèi)容過濾的引文預測144
8.2.2　基于協(xié)同過濾的引文預測145
8.2.3　基于圖的引文預測147
8.3　研究設計.148
8.3.1　數(shù)據(jù)預處理 150
8.3.2　跨學科引文預測模型構建151
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8.4　實驗與結果分析153
8.4.1　數(shù)據(jù)準備.153
8.4.2　實驗設計.154
8.4.3　評價指標.155
8.4.4　實驗結果與分析 156
8.5　本章小結.161
第9 章基于異構圖神經(jīng)網(wǎng)絡的學者跨學科選題預測.162
9.1　引言163
9.2　相關研究.164
9.2.1　學者研究選題推薦研究現(xiàn)狀 164
9.2.2　跨學科研究主題推薦策略相關研究 167
9.2.3　異構信息網(wǎng)絡推薦方法 170
9.3　研究設計.173
9.3.1　研究框架.173
9.3.2　基本概念與問題定義.175
9.4　學者和研究主題的跨學科關系 .178
9.4.1　學者學科標識178
9.4.2　研究主題的跨學科標識 181
9.5　基于異構圖神經(jīng)網(wǎng)絡的跨學科主題預測模型.182
9.5.1　特征抽取和表示 183
9.5.2　HetGNN 異構圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型185
9.5.3　機器學習分類器 186
9.6　實證研究.188
9.6.1　數(shù)據(jù)收集與預處理188
9.6.2　異構信息網(wǎng)絡構建190
9.6.3　評價指標.194
9.6.4　實驗過程.195
9.6.5　實驗結果與分析 196
9.7　本章小結.198