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科研领域关联网络的社团结构分析
引用本文:宣照国,苗静,党延忠,刘建国.科研领域关联网络的社团结构分析[J].上海理工大学学报,2008,30(3).
作者姓名:宣照国  苗静  党延忠  刘建国
作者单位:1. 大连理工大学管理学院,大连,116023
2. 中国科学技术大学理学院,合肥,230026
摘    要:利用复杂网络对我国自然科学基础研究领域关联网络的社团结构进行研究.科研项目管理部门为申请者提供了代表各个研究领域的申报代码体系,每个立项建议书中填报了一个或两个研究领域代码.通过这些立项建议书构建了研究领域关联加权网络(WNRA),提出了一种应用于加权网络的社团结构发现算法,并使用公共实验数据验证了算法的有效性.应用本文提出的算法.对多个年度的领域关联网络的社团结构进行了分析,参照管理部门给出的申报代码体系,发现各年度的社团结构的变化状况.有助于了解我国各个学科领域的发展状况,并对管理部门调整申报代码提供支持.

关 键 词:社团结构  社团发现  复杂网络  关联网络

Community structure of Chinese nature science basic research weighted networks
XUAN Zhao-guo,MIAO Jing,DANG Yan-zhong,LIU Jian-guo.Community structure of Chinese nature science basic research weighted networks[J].Journal of University of Shanghai For Science and Technology,2008,30(3).
Authors:XUAN Zhao-guo  MIAO Jing  DANG Yan-zhong  LIU Jian-guo
Abstract:The community structures of the weighted network of research areas(WNRA) are studied by using the theory of complex network.A weighted network of research areas is construted based on the proposals about Chinese natural science basic research.And then,a community structure detecting algorithm applied to weighted network is presented.The effect of the algorithm is proved by public experimental data.The numerical results indicate that the community structure of WNRA changes yearly.The work may shed some light on the status of the development about Chinese basic research and is helpful to adjust the classification system to reflect the real status more accurately.
Keywords:community structure  community detection  complex networks  weighted networks
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