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基于学术异构网络的学者影响力评估算法的任务书
任务书
任务背景：
随着学术研究的不断发展和学术交流的日益频繁，学者的影响力评估变得越来越重要。学者影响力评估旨在quantitatively评估学者在学术界的影响力，并帮助决策者在科研项目评估、学术地位评定等方面做出合理的决策。在过去几十年中，学者影响力评估主要基于学者的论文数量和引用数。然而，这种方法忽略了学者与其他学者以及学术机构之间的关联。
随着学术异构网络的快速发展，学者与学者之间的关系可以通过学术异构网络的分析来进行建模。学术异构网络是一个包含多种类型的节点和边的网络，例如学者节点可以与论文、会议、研究领域等节点相连接。学术异构网络的分析可以揭示学者与其他节点之间的关联，为学者影响力评估提供新的方法。
任务目标：
本任务要求设计一个基于学术异构网络的学者影响力评估算法。该算法应考虑以下几个方面：
1.学者的影响力应综合考虑学者的论文数量、引用数以及与其他学者的关联程度等因素；
2.学术异构网络应包括学者节点、论文节点、会议节点、研究领域节点等；
3.算法应能够根据学术异构网络的结构分析学者的关联程度，并定量评估学者的影响力。
任务内容：
1.调研学术异构网络的相关理论和方法，并分析学术异构网络在学者影响力评估中的潜在应用；
2.设计基于学术异构网络的学者影响力评估算法，包括学者节点和其他节点之间的关联度计算方法；
3.使用真实的学术数据集构建学术异构网络，并对算法进行实验评估；
4.分析算法的性能和有效性，并与已有的学者影响力评估方法进行比较；
5.撰写学术论文，总结研究成果，并展示算法的优势和不足。
任务要求：
1.熟悉学术异构网络的基本理论和方法；
2.具备数据清洗和处理的能力，能够处理学术数据集并构建学术异构网络；
3.具备编程和算法设计的能力，能够设计并实现学者影响力评估算法；
4.具备实验设计和数据分析的能力，能够评估算法的性能和有效性；
5.具备良好的科研写作能力，能够撰写清晰、准确的研究论文；
6.具备团队合作和沟通能力，能够与同事合作完成研究任务。
参考文献：
1.Wang,D.,Cui,P.,Zhu,W.,&Lin,C.(2019).Heterogeneousnetworkembeddingsforresearcharticles:Agraphneuralnetworkapproach.arXivpreprintarXiv:1910.06847.
2.Tang,J.,Qu,M.,Wang,M.,Zhang,M.,Yan,J.,&Mei,Q.(2015).Line:Large-scaleinformationnetworkembedding.InProceedingsofthe24thInternationalConferenceonWorldWideWeb(pp.1067-1077).
3.Perozzi,B.,Al-Rfou,R.,&Skiena,S.(2014).Deepwalk:Onlinelearningofsocialrepresentations.InProceedingsofthe20thACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining(pp.701-710).
任务起止时间：
任务起始时间为2022年1月1日，任务截止时间为2022年6月30日。
备注：
本任务要求较高，需要具备一定的预备知识和技能，建议在完成任务前进行相关学习和准备。为了保证任务的顺利进行，建议制定详细的计划，并按计划执行。如果在执行过程中遇到困难，应及时与指导老师沟通。完成任务后，请整理任务报告，包括任务的背景、目标、内容、原理、实验结果等，并将报告提交给指导老师。