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基于社会网络分析的学术影响力评估与预测的开题报告
一、选题背景
在当前科技发展越来越快的背景下，如何评估和预测学术研究的影响力成为了一个重要的问题。传统的学术评价依靠SCI和EI等期刊的影响因子、论文引用量等指标，而这些指标存在着很多局限性。其中一项重要局限在于忽略了学者之间的社会网络关系。然而，学者之间的互动关系、学术合作等都可以通过社会网络分析方法得到深入的分析和挖掘。因此，本文拟基于社会网络分析，对学术影响力进行评估与预测，寻求一种新的评价方法。
二、研究目的及意义
本文旨在基于社会网络分析，探究学者之间的社会互动关系对影响力产生的作用，并以此为基础，建立一套可靠的学术影响力评估与预测方法。在具体实现方面，我们将通过以下步骤完成：
1.构建学者之间的社会网络，并提取关键指标。
2.建立影响力评估模型，提取相关特征和权重。
3.根据历史数据训练模型，并应用于前推预测。
三、研究内容
1.社会网络分析
社会网络分析是指对人际关系网络中的节点，连边关系等进行统计分析的方法。在本文中，我们将主要运用如下方法：
(1)节点度中心性(nodedegreecentrality)
(2)紧密度中心性(closenesscentrality)
(3)介数中心性(betweennesscentrality)
(4)疏离度中心性(eigenvectorcentrality)
2.影响力评估模型
基于上述社会网络分析指标，我们将通过机器学习等方法，建立影响力评估模型。主要包含以下步骤：
(1)特征工程：数据清洗、特征提取、特征选择等
(2)模型构建:基于训练集建立机器学习模型，并对测试集进行评估
(3)新数据预测：利用模型对新数据进行预测，对学者之间的影响力进行评估。
四、研究计划
第一年：
1.研究社会网络分析方法，对影响力评估的重要特征进行提取和探究。
2.建立影响力评估模型，测试评估模型在历史数据集合上的表现。
3.讨论社会网络分析与影响力评估模型之间的关系。
第二年：
1.将预测模型应用于新的数据集合上，评估模型的预测能力。
2.根据模型分析结果，改进模型，提高预测精度。
3.比较不同模型在影响力评估方面的优缺点。
第三年：
1.提出使用社会网络分析进行学术影响力评估的可行性。
2.总结分析结果，撰写硕士论文。
五、预期成果
本文预计获得如下成果：
1.提出基于社会网络分析的学术影响力评估与预测方法。
2.在数据集上验证该方法的准确性和科学性，并与传统评价方法进行对比。
3.分析该方法的应用前景，并对进一步的研究方向提出建议。
六、结论
本文拟以社会网络分析为理论基础，构建学术影响力评估与预测模型，以此为基础提出一种新的学术评价方法。希望实现一套可行、科学的学术影响力评估方法，为大众提供更加客观、准确的学术评价结果。