基于引文网络的科研群体挖掘研究的中期报告摘要：科研群体的挖掘是对科学研究发展趋势分析及科学贡献评估的必要过程。通过构建引文网络，揭示科研领域内的知识流动和研究热点，同时识别出科学家之间的合作关系和学术影响力。本文提出了一种基于引文网络的科研群体挖掘方法，主要分为数据处理、网络构建和分析三部分。通过应用该方法，我们发现一些具有较高影响力和合作关系的科学家群体，以及一些与当前研究热点相关的研究主题。关键词：引文网络、科研群体挖掘、研究热点、合作关系1.研究背景随着科学研究的不断发展，科学家们的合作和交流日益频繁，科研群体的形成已成为科研的一个普遍现象。科研群体挖掘是对科学研究发展趋势分析及科学贡献评估的必要过程。科研领域内存在大量知识，如何从中提取并识别出与当前研究热点相关的信息，是科学家和研究机构需要解决的问题。2.数据处理本文主要使用科技文献数据库中的期刊论文数据作为挖掘对象，选择从2000年至今的数据，数据来源主要涉及计算机、生物、物理等领域。首先，对数据进行预处理，包括去除重复数据、去除不相关的数据、对文献进行分词等。在数据清洗过程中，我们修改了停用词表，根据实际情况增加和删除了一些停用词。3.网络构建通过引文数据对文献之间的相互引用关系进行分析，构建科研领域内的引文网络。在构建网络时，我们使用的是无向图模型，节点表示文献，边表示文献之间的引用关系。我们采用了一种节点相关性分析的方法，计算出每个节点的相关性分值，并将节点按相关性分值从大到小排序，保留前50%的节点，去除度小的孤立节点和噪声节点，得到最终的引文网络。4.分析在网络分析中，我们主要关注以下三个问题：（1）科学家群体的发现通过对网络进行社区发现算法，识别出其中的科学家群体。我们使用的是基于模块度的社区发现算法，算法能够识别出具有较高内部联系、较强合作关系的科学家群体。（2）学术影响力的评估在发现科学家群体后，我们根据网络度中心性和介数中心性等指标，计算每个科学家的学术影响力，以此评估其在该领域内的学术地位和贡献。（3）研究热点的发现通过对网络中的文献进行主题识别和研究，发现与当前研究热点相关的研究方向和主题，为科学家和研究机构提供科研方向参考。5.结论本文提出了一种基于引文网络的科研群体挖掘方法，并通过实验数据分析了该方法的有效性和实用性，发现了一些具有较高影响力和合作关系的科学家群体，以及一些与当前研究热点相关的研究主题。该方法为科学家和研究机构提供了一种新的科研方向分析和学术评估方法。