《學術影響力的測評：方法與實踐》是2017年8月1日武漢大學出版社出版的圖書，作者是（美）Ying Ding（比）Ronald Rousseau，譯者是竇永香、於琦。
基本介紹
- 書名：學術影響力的測評：方法與實踐
- 作者：（美）Ying Ding（比）Ronald Rousseau
- 譯者：竇永香、於琦
- ISBN：9787307190474
- 頁數：414
- 出版社：武漢大學出版社
- 出版時間：2017年8月1日
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
- 版次：1-1
- 千字數：387
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書為數字信息資源與服務創新研究叢書之一，是一本譯著。其目的在於為學術影響力評價的主題、技術和方法提供一份權威的手冊。本書共分為四個部分：網路工具和分析、科學系統、統計方法與基於文本的方法、可視化。所有章節均由本領域的國際一流科學家提供，每一章均提供了對所述主題的介紹，並闡述了如何將該主題技術和方法套用於信息計量學研究。具有一定的學術價值。
作者簡介
竇永香，教授，博士生導師/碩士生導師，主要從事信息分析、智慧型信息系統與檢索、知識管理與知識系統工程方面的研究。曾主持國家自然科學基金項目“基於社區的P2P信息資源的語義檢索策略與模型研究”、陝西省自然科學基金“網路信息資源的信息體系結構和組織方法研究”各1項。曾在《情報學報》《圖書情報工作》《情報雜誌》等核心刊物上發表論文30餘篇。
圖書目錄
第一部分 網路工具及分析
1 利用Map Equation Framwork實現網路的社區發現及可視化
1.1 引言
1.2 方法綜述
1.3 Map Equation Framework
1.3.1 Map Equation
1.3.2 Infomap
1.4 Map Equation軟體包的操作步驟說明
1.4.1 Map EquationWeb套用
1.4.2 Infomap命令行軟體
1.4.3 網路輸入和輸出格式
2 連結預測
2.1 引言
2.2 連結預測過程及其套用
2.3 數據
2.4 連結預測工具
2.4.1 安裝
2.4.2 基本用途
2.5 連結預測實踐
2.5.1 前處理
2.5.2 預測器選擇
2.5.3 預測
2.5.4 評價和解釋
2.5.5 配置檔案
附錄：用作Python模型
3 網路分析與指標
3.1 引言
3.2 網路與文獻計量學
3.3 基本網路特性
3.4 網路數據
3.5 利用網路科學計量
3.6 合作網路
3.7 引文網路
4 分析引文網路的PageRank相關方法
4.1 引言
4.2 PageRank
4.2.1 PageRank定義
4.2.2 PageRank計算
4.2.3 阻尼因子參數
4.2.4 以隨機衝浪方式解釋PageRank
4.3 文獻綜述
4.3.1 PageRank的前身
4.3.2 分析文獻引文網路的PageRank方法
4.3.3 分析作者引文網路的PageRank方法
4.3.4 分析出版物引文網路的PageRank方法
4.4 使用說明
4.4.1 從Web of Science資料庫下載書目數據
4.4.2 用Sci2工具建立一個文獻引文網路
4.4.3 使用MATIAB進行PageRank計算
第二部分 科學系統
5 系統生命周期及其與三股螺旋的關係
5.1 簡介
5.2 相關研究
5.3 實驗假設
5.4 技術生命周期中的可度量狀態
5.5 使用工具生成結果的步驟
5.6 關於技術準備水平里程碑5的擴展/進化
5.7 TRL邏輯到改進模型的套用
5.8 討論
6 空間科學計量學與學術影響：近期研究、工具及方法綜述
6.1 引言
6.2 綜述論文選取
6.2.1 綜述範圍
6.2.2 檢索過程
6.3 綜述
6.3.1 出版物和引文影響力的空間分布
6.3.2 引文影響地理圖
6.3.3 工具和方法
7 科研人員發表模式及其在作者消歧中的套用
7.1 引言
7.2 文獻所屬作者判別研究綜述
7.3 方法
7.4 科研人員文獻發表模式中的規律
附錄1：期刊學科列表
附錄2：院系學科列表
8 知識整合與擴散：多樣性和連貫性的度量和可視化
8.1 引言
8.2 概念框架：知識整合和擴散作為認知多樣性與連貫性的變化
8.3 數據選擇和操作方法
8.3.1 分析單元
8.3.2 將元素劃分類別
8.3.3 獲取關係
8.3.4 可視化
8.4 如何計算和可視化知識整合
8.4.1 多樣性測量介紹說明
8.4.2 計算一組論文多樣性的R腳本
第三部分 統計與基於文本的方法
9 信息計量研究中的受限因變數模型和機率預測
9.1 引言
9.2 數據：在信息計量學中哪些文獻被引用
9.3 二分類變數回歸
9.4 有序變數回歸模型
9.5 計數資料模型
9.6 Stata中的受限因變數模型
10 利用Stanford CoreNLP軟體進行文本挖掘
10.1 引言
10.2 文獻計量學研究中的文本挖掘
10.3 文本挖掘系統的結構
10.4 Stanford CoreNLP分析器
10.5 舉例說明文本挖掘在文獻計量學分析中的套用
10.6 結果
11 主題模型：使用主題濾鏡評價學術影響力
11.1 引言
11.2 主題模型
11.2.1 語言模型（LM）
11.2.2 Probabilistic Latent Semantic Indexing模型（pLSI）
11.2.3 Latent Dirichlet Allocation模型（LDA）
11.2.4 Author-Tropic模型
11.2.5 Author-Conference-Topic模型
11.2.6 Hierarchical Latent Dirichlet Allocation模型（Hierarchical LDA）一
11.2.7 Citation LDA模型
11.2.8 Entity LDA模型
11.3 主題模型方法在學術交流中的套用
11.4 主題模型工具：案例研究
12 機構間引文影響力差別的本質與實際意義：運用效應量與可信區間分析百分位數的指南
12.1 引言
12.2 百分位數排名
12.3 數據與統計軟體
12.4 效應量及相關概念
12.5 Cohen's d（對於個體機構）
12.6 機構間的平均值差值
12.7 比例（既用於單個機構也用於機構間的比較）
附錄：用於分析的Stata代碼
第四部分 可視化
13 文獻計量網路的可視化
13.1 引言
13.2 文獻綜述
13.2.1 文獻計量網路的類型
13.2.2 可視化方法
13.3 軟體工具
13.3.1 通用的網路分析工具
13.3.2 文獻計量網路分析和可視化工具
13.3.3 文獻引文網路的分析和可視化工具
13.4 技術
13.4.1 VOSviewer
13.4.2 CitNetExplorer
13.5 指導手冊
13.5.1 數據採集
13.5.2 VOSviewer
13.5.3 CitNetExplorer
附錄：VOSviewer使用的標準化、可視化與聚類技術
14 可複製的科學學研究
14.1 用於科學學研究的開放工具
14.2 科學學（Sci2）工具
14.2.1 工作流程設計及複製
14.2.2 數據讀取器
14.2.3 時間分析（何時）
14.2.4 地理空間分析（何地）
14.2.5 主題分析
14.2.6 網路分析
14.3 職業軌跡
14.3.1 數據準備分析
14.3.2 數據可視化及解釋
14.4 討論與展望
參考文獻
1 利用Map Equation Framwork實現網路的社區發現及可視化
1.1 引言
1.2 方法綜述
1.3 Map Equation Framework
1.3.1 Map Equation
1.3.2 Infomap
1.4 Map Equation軟體包的操作步驟說明
1.4.1 Map EquationWeb套用
1.4.2 Infomap命令行軟體
1.4.3 網路輸入和輸出格式
2 連結預測
2.1 引言
2.2 連結預測過程及其套用
2.3 數據
2.4 連結預測工具
2.4.1 安裝
2.4.2 基本用途
2.5 連結預測實踐
2.5.1 前處理
2.5.2 預測器選擇
2.5.3 預測
2.5.4 評價和解釋
2.5.5 配置檔案
附錄：用作Python模型
3 網路分析與指標
3.1 引言
3.2 網路與文獻計量學
3.3 基本網路特性
3.4 網路數據
3.5 利用網路科學計量
3.6 合作網路
3.7 引文網路
4 分析引文網路的PageRank相關方法
4.1 引言
4.2 PageRank
4.2.1 PageRank定義
4.2.2 PageRank計算
4.2.3 阻尼因子參數
4.2.4 以隨機衝浪方式解釋PageRank
4.3 文獻綜述
4.3.1 PageRank的前身
4.3.2 分析文獻引文網路的PageRank方法
4.3.3 分析作者引文網路的PageRank方法
4.3.4 分析出版物引文網路的PageRank方法
4.4 使用說明
4.4.1 從Web of Science資料庫下載書目數據
4.4.2 用Sci2工具建立一個文獻引文網路
4.4.3 使用MATIAB進行PageRank計算
第二部分 科學系統
5 系統生命周期及其與三股螺旋的關係
5.1 簡介
5.2 相關研究
5.3 實驗假設
5.4 技術生命周期中的可度量狀態
5.5 使用工具生成結果的步驟
5.6 關於技術準備水平里程碑5的擴展/進化
5.7 TRL邏輯到改進模型的套用
5.8 討論
6 空間科學計量學與學術影響：近期研究、工具及方法綜述
6.1 引言
6.2 綜述論文選取
6.2.1 綜述範圍
6.2.2 檢索過程
6.3 綜述
6.3.1 出版物和引文影響力的空間分布
6.3.2 引文影響地理圖
6.3.3 工具和方法
7 科研人員發表模式及其在作者消歧中的套用
7.1 引言
7.2 文獻所屬作者判別研究綜述
7.3 方法
7.4 科研人員文獻發表模式中的規律
附錄1：期刊學科列表
附錄2：院系學科列表
8 知識整合與擴散：多樣性和連貫性的度量和可視化
8.1 引言
8.2 概念框架：知識整合和擴散作為認知多樣性與連貫性的變化
8.3 數據選擇和操作方法
8.3.1 分析單元
8.3.2 將元素劃分類別
8.3.3 獲取關係
8.3.4 可視化
8.4 如何計算和可視化知識整合
8.4.1 多樣性測量介紹說明
8.4.2 計算一組論文多樣性的R腳本
第三部分 統計與基於文本的方法
9 信息計量研究中的受限因變數模型和機率預測
9.1 引言
9.2 數據：在信息計量學中哪些文獻被引用
9.3 二分類變數回歸
9.4 有序變數回歸模型
9.5 計數資料模型
9.6 Stata中的受限因變數模型
10 利用Stanford CoreNLP軟體進行文本挖掘
10.1 引言
10.2 文獻計量學研究中的文本挖掘
10.3 文本挖掘系統的結構
10.4 Stanford CoreNLP分析器
10.5 舉例說明文本挖掘在文獻計量學分析中的套用
10.6 結果
11 主題模型：使用主題濾鏡評價學術影響力
11.1 引言
11.2 主題模型
11.2.1 語言模型（LM）
11.2.2 Probabilistic Latent Semantic Indexing模型（pLSI）
11.2.3 Latent Dirichlet Allocation模型（LDA）
11.2.4 Author-Tropic模型
11.2.5 Author-Conference-Topic模型
11.2.6 Hierarchical Latent Dirichlet Allocation模型（Hierarchical LDA）一
11.2.7 Citation LDA模型
11.2.8 Entity LDA模型
11.3 主題模型方法在學術交流中的套用
11.4 主題模型工具：案例研究
12 機構間引文影響力差別的本質與實際意義：運用效應量與可信區間分析百分位數的指南
12.1 引言
12.2 百分位數排名
12.3 數據與統計軟體
12.4 效應量及相關概念
12.5 Cohen's d（對於個體機構）
12.6 機構間的平均值差值
12.7 比例（既用於單個機構也用於機構間的比較）
附錄：用於分析的Stata代碼
第四部分 可視化
13 文獻計量網路的可視化
13.1 引言
13.2 文獻綜述
13.2.1 文獻計量網路的類型
13.2.2 可視化方法
13.3 軟體工具
13.3.1 通用的網路分析工具
13.3.2 文獻計量網路分析和可視化工具
13.3.3 文獻引文網路的分析和可視化工具
13.4 技術
13.4.1 VOSviewer
13.4.2 CitNetExplorer
13.5 指導手冊
13.5.1 數據採集
13.5.2 VOSviewer
13.5.3 CitNetExplorer
附錄：VOSviewer使用的標準化、可視化與聚類技術
14 可複製的科學學研究
14.1 用於科學學研究的開放工具
14.2 科學學（Sci2）工具
14.2.1 工作流程設計及複製
14.2.2 數據讀取器
14.2.3 時間分析（何時）
14.2.4 地理空間分析（何地）
14.2.5 主題分析
14.2.6 網路分析
14.3 職業軌跡
14.3.1 數據準備分析
14.3.2 數據可視化及解釋
14.4 討論與展望
參考文獻
