基于社区发现算法的交叉科学期刊分类研究

作     者：朱彦蓓 

作者单位：天津师范大学 

学位级别：硕士

导师姓名：宋丽萍

授予年度：2022年

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学] 

主      题：交叉科学 期刊分类 社区发现算法 期刊共被引 

摘      要：2020年11月29日,我国国家自然科学基金委员会正式成立交叉科学部,在此之前,交叉学科已于今年8月成为我国第14个学科门类,“大科学时代随之到来。立足整体全揽科学研究的全过程,交叉科学是科学发展的必然趋势。任何学科随着研究的进一步深入,在达到一定程度时总会出现不可逾越的屏障。基础学科之间破除传统研究模式的禁锢呈交叉发展趋势,学科之间的内聚作用,使得高度分化的“专业化再度高度聚合化的形式,学科之间交融程度也达到了前所未有的地步。鲜有研究人员进行出版物之间的引文关系的大规模分析,研究多建立在论文层面,涉及期刊层面较少。因此,本文选取In Cites平台数据库的ESI分类下MULTIDISCIPLINARY的期刊数据,运用Louvain算法,提出交叉科学期刊的新划分方式。因期刊分类易受客观因素影响,为了减小学科分类体系的偏差,选取科学算法用以支撑。本文选用基于模块度的Louvain算法进行社区发现,运行速度快,可在较短时间内实现大规模网络的社区划分,且无需指定社区的数量,当模块度不再增益,迭代停止。根据交叉科学视域下的期刊分类可行性实证研究,本文得出以下结论:第一,Louvain算法在交叉科学研究中具有一定的实践意义。期刊分区效果较好,呈现出清晰的知识脉络,如有更庞大的数据量会展现更全面的学术研究版图。第二,本文重新对期刊进行分类,以期刊之间的权重表为分类基础,在一定程度上为揭示此关系进行了探讨和研究,研究结果显示出此研究方法是可行的。第三,交叉科学视域下期刊评价亟需变革。面对学术研究和科学发展的需求,推动交叉科学研究已亟不可待。科学评价事推动交叉科学发展的重要动力之一,以期达到“以评促建的目的。本文以期突破现有的研究方法和研究模式,聚焦传统学科分类无法解决的知识交叉问题,理清交叉科学期刊关系脉络。采用数据驱动科学分区,为期刊分类新方法的实施提供借鉴。