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一种基于关联度分析的学术社会网络搜索算法研究的任务书
任务书
一种基于关联度分析的学术社会网络搜索算法研究
一、项目背景
在当今数字化和网络化的时代，信息爆炸式增长已经成为一种现象。学术领域也不例外，学术论文、期刊、专利等各种形式的学术文献数量正在以惊人的速度增长。其中，学术论文是学术界最广泛使用的研究成果，但是学术论文数量太多，搜索效率低下成为了学者们普遍面临的困境。
学术搜索引擎可以帮助学者快速获取所需的学术文献，目前已经有很多学术搜索引擎，如GoogleScholar、MicrosoftAcademic、WebofScience等。但是，学术搜索引擎也存在一些问题，例如在搜索过程中经常会遇到包含关键词但内容与搜索要求不相关的文献，或者需要的文献被掩盖在过多与其无关的文献中等问题。如何有效地提高搜索精度和效率，一直是学术搜索引擎优化发展的重要目标。
因此，本项目将研究一种基于关联度分析的学术社会网络搜索算法，以提高学术搜索引擎搜索精度和效率。
二、研究内容与任务
本项目的研究内容主要包括以下任务：
1.分析学术社会网络的结构特征和节点分类方法，选取适合于学术搜索的网络结构和节点分类方法；
2.建立学术搜索引擎，实现论文数据的存储、提取和建立索引等功能；
3.探索具有关联度特征的搜索算法，研究算法原理与实现方法；
4.将关联度特征应用到学术搜索算法中，实现搜索时针对关键词及其相关的搜索结果返回，提高搜索精度和效率；
5.对搜索结果进行验证，评估所提出算法优化前后的搜索精度和效率，分析结果并提出改进意见。
三、研究进度与要求
本项目计划用时12个月，要求如下：
第1-2个月：阅读文献，分析学术社会网络的结构特征和节点分类方法，确定用于学术搜索的网络结构和节点分类方法。
第3-6个月：建立学术搜索引擎，实现论文数据的存储、提取和建立索引等功能。
第7-8个月：探索具有关联度特征的搜索算法，研究算法原理与实现方法。
第9-10个月：将关联度特征应用到学术搜索算法中，实现搜索时针对关键词及其相关的搜索结果返回，提高搜索精度和效率。
第11-12个月：对搜索结果进行验证，评估所提出算法优化前后的搜索精度和效率，分析结果并提出改进意见。
本项目要求完成文献综述、硬件与软件环境的配置、程序设计与调试、实验数据分析与报告撰写等相关工作。要求具有计算机网络、数据结构、算法分析与设计和数据库等方面的知识，熟悉Java、Python等编程语言的基本原理和编程能力。同时要求具备独立思考、团队合作、实验数据分析与报告撰写的能力。
四、研究成果
本项目要求达到以下成果：
1.完成学术社会网络搜索算法的研究、实现、实验验证和分析报告撰写等一系列工作；
2.实现基于关联度分析的学术社会网络搜索算法，能针对关键词及其相关搜索结果返回，提高搜索精度和效率；
3.实现学术搜索引擎，能够提供高效的学术搜索服务；
4.撰写相关学术论文，提交至国内外一流学术期刊或国际会议；
5.推广学术搜索引擎，提高学者们的学术信息检索效率。
五、参考文献
1.夏静静,王帆,冯明丽,等.基于社会网络分析的学术搜索算法[J].计算机应用研究,2019,36(08):2186-2189.
2.张明.基于关联度的社会网络分析及其应用研究[D].曲阜师范大学,2019.
3.陈颖,马顺平,周顺毅.一种基于社会网络中节点相似性的学者引用分析算法[J].计算机应用研究,2018,35(10):2823-2826.
6.王清华,前业萍,张永洲,等.学术网络的社区发现研究综述[J].情报杂志,2019,38(01):117-123.