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基于社会网络分析的学术影响力评估与预测的任务书
任务书
任务名称：基于社会网络分析的学术影响力评估与预测
任务背景：
随着科技的发展，学术界的竞争也越来越激烈，许多学者将个人信息及研究成果公开在网上，这为学术影响力预测和评估提供了更多可靠数据。学术影响力评估与预测是国内外广泛关注的一个热门领域，它涉及到许多重要的问题，如学术评价和认可、学术交流和合作等。
任务目的:
本次任务旨在通过社会网络分析的方法，解决学术影响力评估与预测的问题，提高学术领域的学术交流和合作水平，促进科技进步和学术发展。
任务内容：
1.收集学者的个人信息和研究成果，构建学术社交网络模型。
2.选取适当的影响力指标(如h指数，i10指数，引用次数等)来评估学者的学术影响力，并利用数据挖掘技术对学者的影响力进行分析和预测。
3.通过社交网络分析方法，探索学者之间的学术关系，识别学者合作和交流的行为模式，并通过数据分析和可视化的手段，分析学者之间的网络关系及其影响力。
4.结合以上分析结果和学者的研究方向、学术背景等，建立学者之间的潜在合作模型和预测模型。
5.编写学术影响力评估和预测系统，提供数据分析、模型构建、模型预测、网络可视化及报告输出等功能。
任务要求：
1.熟悉数据挖掘算法和数据分析方法，具备良好的编程能力。
2.熟悉社交网络分析理论和相关软件，熟练掌握网络关系的建模和分析方法。
3.熟悉学术评价和认可机制，具备一定的学科背景知识。
4.具有较强的沟通和协调能力，善于处理跨学科合作和交流。
5.本任务需要完成一个实际可行的系统，需要具有一定的创新和实用性。
任务成果：
1.完成学术影响力评估和预测系统。
2.编写完整的实验报告和技术文献，提供完整的文档和用户指南。
3.提交完整的源代码和数据集，保护数据的私密性和安全性。
4.对各项任务完成情况进行总结和评价，并提出建议和改进意见。
5.参与相关学术会议和交流活动，发表文章和成果，提高学术交流和合作水平。