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关于数据库方面论文例文,与基于CSCD和SCI的跨省区科学合作网络可视化相关毕业论文开题报告
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〔摘 要〕利用CSCD(1998-2005)和SCI(2000-2005)数据库得出我国31个省区科学合作论文的数据矩阵,构建出一系列跨省区、有向加权的合作网络.利用网络绘图分析软件Netdraw将其可视化,并从不同角度将省区间的科学合作状态表现出来并加以分析.结果显示：弱势省区倾向于与强势省区合作,弱势省区之间合作极少,SCI合作网络中各省区之间的合作差异程度大于CSCD合作网络中的合作差异程度.
〔关 键 词〕科学合作合作网络可视化
〔分类号〕G306.3
AnalysisofInterprovincialScienceCollaborationNetworkVisualizationBasedonCSCDandSCIDatabases
YinLichun1YinFuliang3
SchoolofElectronicandInformationEngineering,DalianUniversityofTechnology,Dalian116024
JiangChunlin2WangYouqiang4
21stCenturyDevelopmentandResearchCenter,DalianUniversityofTechnology,Dalian116024
〔Abstract〕UsingthedatabasesofCSCDandSCI,thepapergetsthedatamatrixofsciencecollaborationpapersof31provincesinChina,andconstructsaseriesinterprovincialcollaborationworkswithdirectedweight.Thepaperalsomakesthecooperationworkvisualizationbyusingthesocialworkanalysissoftware――Netdraw.Theresultsshowthatdevelopingprovincestendtocooperatewithdevelopedprovinces,especiallywiththecapitalcitiessuchasBeijing,butcooperationamongdevelopingprovincesareseldom,andthatcooperationdifferencesamongprovincesinSCIdatabasearemoredistinctivethaninCSCDdatabase.
〔Keywords〕sciencecollaborationcollaborationworkvisualization
1引言
随着现代科学技术&#
关于数据库方面论文例文
20世纪90年代后,科学计量学对科学合作的关注已经从简单测算某一学科领域的合著率、合作度、合作强度等,开始向构建数学模型、聚类、可视化方向转移.国内学者刘杰等对我国物理学权威期刊《物理快报》和ChinesePhysics发表的有关混沌理论方面的学术论文合作关系形成的小型科学合作网络进行了研究,发现该合作网络及其内部连通组群的聚类特性和小世界特征等[3].梁立明等人利用中国科学引文数据库(CSCD)对我国34个行政区跨省区科学合作的马太效应和地域倾向进行了探讨[4].奥特(E.Otte)和鲁索(R.Rousseau)将社会网络分析成功应用于信息科学[5].克里奇默(H.Kretschmer)运用网络分析方法研究了62个COLLNET成员构成的合作网络特征[6].网络分析方法在国内已经得到了广泛的研究,但在科学计量学领域中的应用还极为有限,本文将利用网络分析方法对国内省区间的合作特征展开讨论.
2数据来源
本文研究使用的原始数据为中国科学院文献情报中心的CSCD(1998-2005)数据库和SCI(2000-2005)给出的中国大陆31个省区合作论文分布矩阵①②,1998年和1999年无SCI合作论文统计项,具体数据略.所得分布矩阵中的列表示第一作者所在省区,行表示与第一作者合作的省区(不区分第二作者、第三作者等).只要第一作者省区和其他省区作者有合作论文发表,即累计一次,这样矩阵中的元素就会有很大差异,合作次数越多,数值就越大.
3研究方法与结果分析
社会网络分析方法最初主要应用于社会学研究,随着数学、计算机科学和复杂性科学的发展,网络分析的理论、方法和技术日臻成熟,几乎在所有学科领域得到应用[7].本文使用广为流行的网络分析软件Uci对各省区合作关系进行分析,并绘出可视化图形.
在网络分析中,某一个节点的度就是与这个节点相关联的边的条数.对于有向网络,节点的度又分为入度和出度.出度是指从给定节点出发的边的数量,入度是指指向给定节点的边的数量.31个省份之间基本上都存在合作关系,但合作次数差别很大.所得矩阵的行向量表示所在行的省份作为第一作者分别与各个列省份合作论文的次数.而矩阵的每一列则代表所在的列省份作为合作作者分别与各个行所在省份作为第一作者合作的论文数量.在本文研究的省区合作网络中,节点代表各个省份,出度代表某一个省的作者作为第一作者的合作文章数量,入度则是某一个省的作者作为合作作者出现的次数.因此这个合作网络是一个有向带权重的网络.为了能更加清楚直观地展示出各个省份之间合作状况,本文将各个年度段的合作次数取平均值,然后将合作次数少于平均值的边去掉,这样在图上显示出的就是合作强度很高的边.
表1给出了1998年和1999年各省区科学合作的出度和入度值.可以看出,北京作为我国高等学校和科研机构云集的地区,出度和入度值均处于最高水平,表明其在省区间科学合作中的中心地位.此外,江苏、上海、广东作为我国科技和经济文化较发达地区也是其他省区寻求科技合作的主要对象.而青海、西藏、宁夏和海南则极少与其他省区合作,其他省区也很少与其合作.从整个数据分布可以看出,在这两年内,我国省区间的科学合作存在较大差异.从合作方向看,基本可以分为三种类型,即出度和入度基本平衡、出度大于入度、出度小于入度三种.出度和入度的差异反映了某省区与其他省区、其他省区与该省区合作的倾向性.
为了形象展示历年的省区合作及变化情况,针对CSCD1998-2005年和SCI2000-2005年的数据,我们分别将相邻两年数据合并,这样就得到了7组数据,形成7个合作矩阵.我们将数据转化为Uci可接受的DL格式,应用Netdraw功能,以可视化的图形来表示各省区的合作状况,见图1-7.各图中的节点代表省区.节点的大小与节点的出度成比例,表示节点所代表的省份作为第一作者省份的发文情况.边的粗度与合作的次数成比例,合作次数越多,边就越粗.
首先分析在CSCD合作环境中各省区合作的状况,见图1-4.1998-2005年,在合作网络中,北京作为合作的主导方,网络节点最大,合作论文数最多,边的粗度较大,与其他省区的联系紧密,始终占据整个网络的核心位置.江苏、山东、上海、广东、湖北等经济发达省份的边粗度也较大,表明这些省区与其他省区的科学合作也较为活跃.而新疆、内蒙古、宁夏、青海等省区不仅作为主导方参与的科学合作较少,而且与其他省区合作的频度也很少,但合作次数有增加趋势.再看在SCI合作环境中的情况.一般情况下,SCI收录的论文往往具有较高的学术水平和研究质量.我国学者之间以什么样
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