分类:科学学多层网络

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用多层网络的角度来描述具体系统,回答具体系统的问题,并且发展多层网络分析的方法,例如,科学计量学的三层网络框架,专利分析的三层网络框架,论文-专利分析的六层网络框架。

具体方法上,可以考虑发展多层网络的广义投入产出分析。例如,当我们在作者-论文-主题网络上讨论相互影响和重要性的时候,下面的现象应该得到关注:一个重要主题上的工作,就算引用不多,也是重要的,以及过来,一个引用很多的文章或者一个大牛科学家工作的主题,也是一个重要的主题。

多层网络还可以用来试试是否能够更好地识别作者作者,更好地描述科学工作的创新性和交叉性

例如,对于作者识别,有了作者和主题的对应,那么在某个合适的尺度下,出现同名的作者数量就会比较少了。因此,作者姓名,加上单位,加上专业的识别方式应该是已经比较严格的。如果过于严格,则可以考虑运用合作者来归并。

对于交叉性和多样性,本来它们就应该定义在作者论文主题多层网络上。

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