基于《计算机学报》科研合作网络的特征分析
网络科研的合作与共享
网络科研的合作与共享随着互联网的快速发展和科技进步的推动，网络科研在当今社会中变得越来越重要。
作为一种新型科研方式，网络科研不仅有效提高了科学研究的效率和质量，还促进了科学知识的快速传播和共享。
本文将探讨网络科研的合作与共享，并说明其对科学研究的影响。
一、合作是网络科研的核心网络科研的合作是推动科学研究进展的关键。
与传统的研究方式相比，网络科研通过无缝连接不同地区、不同领域的科研人员，打破了空间和时间的限制，促进了科研团队之间的紧密合作。
合作使得科研人员可以共同分享数据和资源，共同解决科研难题，并有效避免重复研究的问题。
网络科研的合作不仅局限于国内，而是全球化的。
科研人员可以通过网络平台与国外的科研团队进行合作，共同开展跨国科研项目，取得更广泛的研究成果。
这种全球合作不仅丰富了科研内容，还提升了科研水平，有助于解决全球性的科学难题。
二、网络科研的共享推动了科学进展网络科研的共享是科学进展的重要推动力。
在网络科研中，科研人员可以通过各种方式共享研究成果，包括论文、数据、代码等。
这种共享使得科研成果得以迅速传播，避免了传统出版渠道的滞后和限制。
共享有利于优化科研环境，推动科研的开放性和透明度。
科研人员可以通过共享获得更多反馈和建议，提高研究的质量和可靠性。
此外，共享还激发了更多的创新和探索，促进科研的跨学科交流和融合。
三、网络科研的挑战与应对尽管网络科研的合作与共享给科学研究带来了巨大的机遇和益处，但也面临着一些挑战。
首先，网络科研的研究成果共享涉及到知识产权和版权保护等法律问题。
科研人员在共享研究成果时需要权衡个人和团队的利益，遵守相关法律法规，确保知识产权的合法使用。
同时，社会需要建立相应的法律法规，保障网络科研的公正和合法。
其次，网络科研的合作与共享需要依托于网络平台和技术支持。
缺乏网络技术和平台的地区或科研人员可能难以参与到网络科研中，导致科研资源的不均衡。
因此，应积极推进网络技术的普及和发展，提供适合科研需求的平台和工具。
基于Pajek的科研领域合作关系网络特征分析
基于Pajek的科研领域合作关系网络特征分析谢丽斌;董颖;吴德志【摘要】科研领域合作关系网络的研究在我国主要以科研人员之间的合著网络类型为主，文章以作者合作关系网络为例，探索关系网络特征和分布规律，包括节点度、中心度、合作关系强度。
通过某“985”高校的科研人员的合著网络的案例分析，最后发现科研领域合作关系网络符合幂律分布。
%〔Abstract〕Coathorship is a mainly type of scientiifc network, which is discussed in this study, including network characteristics and distribution pattern, such as degree, centrality and link strength. Finally, the example testify that the network applies to power law.【期刊名称】《图书馆》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】4页(P62-65)【关键词】合著网络;关系网络;Pajek【作者】谢丽斌;董颖;吴德志【作者单位】哈尔滨师范大学图书馆哈尔滨 150025;哈尔滨师范大学图书馆哈尔滨 150025;哈尔滨师范大学图书馆哈尔滨 150025【正文语种】中文【中图分类】G350〔引用本文格式〕谢丽斌，董颖，吴德志.基于Pajek的科研领域合作关系网络特征分析［J］.图书馆，2016（7）：62-65随着大数据环境下计算机技术、互联网技术以及通讯技术的发展，科学研究领域的学术交流呈现全球化发展趋势，尤其是跨机构、跨地区以及跨国的科研合作行为已成为目前科学研究活动的主流趋势，科研合作行为在科学研究过程中越来越重要，一流科研成果的产生往往需要各学科、各机构、各个国家科研人员的协同协作完成。
研究者也越来越多的关注科研人员、科研机构甚至国家和学科之间的合作关系网络以及演化趋势的研究，并且通过给出一定的模型和评价指标来分析这些合作关系。
科研合作网络及特性分析
科研合作网络及特性分析杨溯;刘强【摘要】In order to reveal some characteristics of supernetwork,in this paper based on the small -world and scale -free model,we put forward and established two kinds of supernetwork evolving models,and defined cross -degree which was used to quantify the cooperation relationship of supernetwork nodes.Finally we used the supernetwork evolving model to an-alyze scientific collaboration network of our department.The result showed that according to the supernetwork evolving mod-el and the empirical analysis,the cross -degree is better that other network characteristics and can be used to analyze the cooperation relationship of supernetwork nodes in different levels.These results lay a foundation for further analysis of su-pernetwork and its application from the theoretical model.%为揭示超网络的某些特性，基于小世界模型和无标度模型，提出和建立两种超网络演化模型，并定义交叉度用于表征超网络节点之间合作关系，最后将超网络演化模型应用于中国原子能科学研究院核技术应用研究所科研合作网的实证分析。
基于大数据分析的科研合作网络优化研究
基于大数据分析的科研合作网络优化研究科研合作在当今科学研究中扮演着重要的角色，它可以促进学术交流，加速科研进展，并推动知识的创新与应用。
然而，随着科研领域的不断扩大和科学家数量的增加，科研合作网络的规模和复杂性也在增加。
因此，基于大数据分析的科研合作网络的优化研究变得尤为重要。
本文将探讨科研合作网络的现状和挑战，并介绍基于大数据分析的方法来优化科研合作网络。
科研合作网络的现状和挑战科研合作网络是科学家之间相互合作、交流和共享资源的网络。
它由各种因素组成，包括科学家的个人关系、研究领域的共同兴趣、合作项目的类型等。
在当前，科研合作网络的规模和复杂性呈现出快速增长的趋势。
然而，科研合作网络也面临着一些挑战。
首先，科研合作网络的规模庞大，难以有效管理。
科学家数量的增加导致合作网络的规模急剧扩大，而不同学科之间的跨界合作也进一步增加了复杂性。
这使得寻找合适的合作伙伴和组织合作变得困难，同时也增加了信息传递和合作协调的难度。
其次，科研合作网络存在信息不对称的问题。
不同科学家之间在知识、资源和经验等方面存在差异，这也导致了信息不对称的情况。
一些科学家难以获取到合适的合作机会，而一些优质资源可能无法得到充分利用。
这使得科研合作网络的效率受到限制，限制了科学研究的进展。
基于大数据分析的科研合作网络优化方法为了解决科研合作网络所面临的问题，基于大数据分析的方法可以被应用于优化科研合作网络。
大数据分析可以从海量的科研数据中提取有价值的信息，并为科学家提供更好的决策支持。
以下是几种基于大数据分析的科研合作网络优化方法。
首先，利用机器学习算法来预测科学家之间的合作潜力。
通过分析科学家的个人信息、发表论文的历史以及合作圈子等数据，可以建立预测模型来评估科学家之间的合作潜力。
这样的预测模型可以帮助科学家找到合适的合作伙伴，并提高科研合作网络的效率。
其次，利用文本挖掘技术来识别科学家之间的合作主题和研究趋势。
科研文献中蕴含着大量的科学知识，通过文本挖掘技术，可以从科学文献中提取关键词、主题和研究趋势等信息。
网络协作学习中互动网络结构分析研究
网络协作学习中互动网络结构分析研究[摘要]群组内部的交互机制是当前CSCL研究领域的焦点问题。
国内外相关研究发现，互动网络结构是发现群组内部交互工作机理的有效方法之一。
通过综述国内外学者的相关成果，分析协作学习中互动网络的形成过程。
归纳出互动网络结构存在五个典型特征：连通性、密集性、中心性、内聚力和角色空间，介绍了每种结构特征的分析与测量方法，在此基础上提出网络协作学习中互动网络结构的分析模型，最后使用教学实验对分析模型进行验证，并获得了有意义的研究结论。
[关键词]网络协作学习；互动网络结构；社会网络分析；互动分析一、引言计算机支持的协作学习(CSCL)是教育技术学的一个热点研究领域。
随着互联网的普及，网络协作学习(Web—basedCollaborative Learning。
WebCL)已成为CSCL的一种主要应用形式。
经过十多年的研究，研究者已达成共识，协作学习的研究不应泛泛地研究协作，不应把学习者的互动与协作过程看作一个“黑盒子”，而应关注网络协作学习的微观问题，深入地研究交互协作的类型及其内部发生机制。
无论是支持工具研发还是应用策略设计，均需要以理解交互协作的内部发生机理为基础。
但是，诚如多届CSCL国际会议的组织者和主席Kosehmanm 所讲，“现在还不清楚小组学生是通过什么样的交互实现知识的共同建构”。
Dillenbourg和Baker也强调，现在不应该泛泛研究协作，而应深入地研究交互协作的类型及其内部的发生机制。
为了利用信息技术促进有效协作学习的发生，研究者亟需针对交互协作的内部机理构建合理的理论，选择正确的方法和采用先进的技术，以便准确地发现网络协作学习中互动与协作的内部工作机理。
二、问题的提出刘黄玲子博士分析了近10年的网络协作学习国际会议的研究论文，结果发现，在网络协作学习研究的最初阶段，研究的焦点集中于协作学习的有效性。
后来，研究者意识到只有打开“互动”这个黑盒子，才能找到网络协作学习情境中各变量所扮演的角色，逐渐把研究的焦点转移到协作学习的过程。
基于计算机和网络的协作学习研究现状分析
基于计算机和网络的协作学习研究现状分析作者：郭美泽刘俊强来源：《中国教育技术装备》2010年第27期摘要采用内容分析法对2007年2月至2010年2月85篇基于计算机和网络的协作学习相关研究文章进行分析,梳理基于计算机和网络的协作学习研究倾向和发展趋势,发现研究工作中所存在的一些问题,并为接下来基于计算机和网络的协作学习的研究工作提供几点思考和启示。
关键词内容分析;协作学习;CSCL;网络中图分类号:G420 文献标识码:A 文章编号:1671-489X(2010)27-0009-03Content Analysis in Computer-supported and Network-based Collaborative Learning Research//Guo Meize, Liu JunqiangAbstract This article analyzed the researches which in the Computer-supported and Network-based Collaborative Learning between February 2007 and February 2010 used the research method named content analysis. Make the study and development trend of Computer-supported and Network-based Collaborative Learning clearly. And at last, this article found out some problems in the currently and give some enlightenment to the future research.Key words content analysis; collaborative learning; CSCL; NetworkAuthor’s address Harbin Normal University, Harbin, China 1500251 问题的提出随着人们对教育的不断探索,对学习内涵的不断认识,以小组团队形式进行的合作学习、协作学习越来越受到广泛的重视。
计算机科学领域作者合作网络及其分析
几个 作 者合 作 网络 均是 由许 多 子 网络 组 成 的非 连 通 网络 ， 是 网络统 计 参数具 有 明显 的小 世 界和 无 但
收 稿 日期 ： ０ ０ Ｏ — ８ ２ １一 ９ ２
基 金 项 目 ： 徽 省 教 育 厅 自然 科 学 研 究 项 目（ Ｊ０ ０ ３ ） 安 Ｋ ２ １Ｂ１３ 。
按 照论 文 的作 者 问合 作关 系 建立 了作 者 合 作 网络
数据 库 。其 中 ， 一位 作 者都 用 网络 图 中的一 个节 每 点表 示 （ 同一个 姓 名用 同一 个 节点 ）不 同作 者 问 只 ，
网络 、 算 机 网络 、 计 ＷＷＷ 、 会 关 系 网络 、 文 网 社 引 络 、 合作 网络等 等 ， 是 小 世 界或 无 尺 度 类 型 的 网 都 络 １ 。
外 ， 建立 了 ２ ０ — ０ ８年 问 的完 整作 者合 作 网络 还 ０ ５ ２０
（Ｌ ） Ａ Ｌ ，并提 取 了该 网络 的最大 连通 子 网络（Ｓ ） Ｇ Ｃ。
表 １给出 了它们 的基 本统 计数 据 。
表 １ 作 者 合 作 网 络 的 统 计 数 据
本文 以复 杂 网络理 论 为基 础 ．对 ２ ０ ０ ５年 １ 月 至 ２０ ０ ８年 １ ２月 问一 计 算 机 杂 志 上发 表 的所 有 论 文进 行 了分 析 ， 对各 年 的作 者合 作 以及 ４年 间作 者 合作 所形成 的几个 网络进行 了初步研 究 。 析表 明 分
一
般 而言 ， 作 者 合 作 网 络 中 ， 们 是 把论 文 在 人
要 有 共 同署名 的论 文 就把 代 表 他 们 的节 点 之 间用
一
条 连线 连接 起来 。若 某 作者 是 独立 发表 论 文 ， 并
跨领域科学研究中的合作网络结构与成果创新分析
跨领域科学研究中的合作网络结构与成果创新分析简介跨领域科学研究是现代科学发展中的一个重要趋势，其通过不同学科领域的专家和研究机构之间的合作与交流，推动了各领域的知识创新与科学进步。
本文将探讨跨领域科学研究中合作网络结构与成果创新之间的关系，并分析影响成果创新的因素。
一、合作网络结构的特点跨领域科学研究的合作网络结构通常具有以下特点：1. 多中心性：合作网络中的节点和连接关系分布在多个中心，不同学科领域的研究机构和专家之间相互连接，形成复杂的交互关系。
2. 多边性：合作网络中的节点之间存在多种合作关系，包括共同发表论文、合作项目、专家咨询等。
这些多种合作关系促进了不同学科之间的知识共享和创新。
3. 小世界特性：合作网络中的节点之间往往存在短路径，即通过少数中间节点就能够实现快速的合作交流。
这种小世界特性促进了合作网络的紧密度和信息传递效率。
二、合作网络结构对成果创新的影响合作网络结构对成果创新有着重要的影响，主要体现在以下几个方面：1. 知识跨界结合：跨领域科学研究的合作网络结构有助于不同学科领域之间的知识跨界结合。
通过与其他领域的专家和机构合作，科研人员可以获取其他学科的知识和经验，进而在自己的领域中实现创新。
2. 创新激发：合作网络结构的多中心性和多边性，为科研人员提供了更广泛的合作机会和资源支持。
通过与其他专家合作，科研人员可以获得新的思路和观点，激发出更多的创新想法。
3. 信息传递与共享：合作网络中存在的小世界特性，使得信息能够迅速传递和共享。
科研人员通过合作网络可以及时获取最新的研究成果和技术进展，从而更好地支持自己的研究工作，并提高研究成果的创新性。
三、影响成果创新的因素在跨领域科学研究中，合作网络结构与成果创新除了互相影响外，还受到以下因素的影响：1. 学科间的互补性：合作网络中的节点涵盖了不同的学科领域，学科间的互补性对成果创新具有重要作用。
不同学科领域的专家和机构合作，能够使得研究问题得到多个视角和解决方案，进而提高成果的创新性。
学术研究中的研究合作网络构建与发展
标题：学术研究中的研究合作网络构建与发展随着科技的发展和学术研究的日益复杂化，学术研究合作网络（简称合作网络）的重要性日益凸显。
本文将探讨合作网络在学术研究中的构建与发展，以及其对于学术研究的影响和价值。
一、合作网络的形成学术研究合作网络的形成，首先源于学术研究的特性。
学术研究通常涉及跨学科、跨领域的复杂问题，需要多学科背景的研究者共同参与。
此外，随着科研项目的规模和复杂性增加，单个研究者往往难以独立完成。
因此，研究者之间的合作成为必然。
合作网络的形成方式多种多样，包括面对面会议、在线交流、共同发表论文等。
这些方式有助于研究者建立联系，分享研究成果，共同解决问题。
此外，科研机构、学术组织等也为研究者提供了交流平台，促进了合作网络的构建。
二、合作网络的发展合作网络的发展与科研环境的改变密切相关。
随着信息技术的进步，研究者之间的交流更加便捷，合作范围也得以扩大。
例如，社交媒体、在线论坛、学术数据库等工具，为研究者提供了丰富的信息资源和交流平台。
这些工具不仅提高了研究者的信息获取能力，也促进了跨学科、跨领域的合作。
此外，科研团队的组建和发展也是合作网络发展的重要表现。
科研团队有助于整合资源，提高研究效率，同时也为研究者提供了更多的交流机会。
通过科研团队的协作，研究者可以共同解决问题，分享研究成果，从而推动科研进展。
三、合作网络的价值合作网络在学术研究中具有重要价值。
首先，合作网络有助于提高研究质量。
通过跨学科、跨领域的合作，研究者可以开阔视野，丰富研究内容，提高研究深度。
此外，合作网络还能促进研究成果的传播和应用，推动学科发展。
其次，合作网络有助于推动学科交叉和融合。
在合作网络中，不同领域的研究者可以相互交流、借鉴，激发新的研究思路和方法。
这种交叉和融合有助于推动学科的创新和发展，为科学研究带来新的机遇和挑战。
最后，合作网络有助于提高研究者的社会影响力。
通过合作网络，研究者可以与同行建立联系，分享研究成果，提高自己的知名度和影响力。
科研合作网络的复杂性与群体性质分析
科研合作网络的复杂性与群体性质分析科研合作网络是由一群研究者为了共同解决某个问题而建立的一种网络结构。
在这个网络中，每个研究者都会根据自己的专业领域和研究方向对问题做出独特的贡献。
这些贡献通过科学方法和技术互相交流和融合，最终形成一个解决问题的整体方案。
科研合作网络既有复杂性，又有群体性质，这些性质与网络的结构、演化和结果均息息相关。
科研合作网络的复杂性主要表现在以下几个方面。
一、多维度复杂性。
科研合作网络中每个节点（研究者）都会有自己的研究方向和专业领域，网络中的连接关系也是多维度的。
这种多维度的复杂性带来了挑战，使得科研合作网络的结构和演化过程都比较复杂。
同时，研究者的社交和人际关系也会影响科研合作网络的形成和演化。
二、非线性关系。
科研合作网络中，每个研究者的贡献对网络的整体性能有着不同的影响。
这种非线性的关系使得科研合作网络的演化具有很大的不确定性和复杂性。
有些研究者的贡献对网络的整体性能有巨大的影响，而有些则没有。
三、动态变化。
科研合作网络是一个动态变化的过程。
研究者的进入和退出会影响网络的结构和演化。
同时，研究本身也是一个不断发展和变化的过程。
因此，科研合作网络的结构和演化也是一个动态变化的过程。
群体性质是科研合作网络的另一个重要特征。
科研合作网络的群体性质主要体现在以下几个方面。
一、协同性。
科研合作网络是协同合作的结果，每个研究者的贡献都会对整个网络的协同效率产生影响。
通过群体的协作，可以更加有效地解决研究问题，提高研究效率。
二、创新性。
科研合作网络中，每个研究者都有自己的研究方向和专业领域。
他们通过交流和协作，可以互相启发，产生新的研究方向和创新思路。
因此，科研合作网络通常具有较高的创新性和发展潜力。
三、共享性。
科研合作网络中的研究成果通常是共享的。
这种共享有利于新知识的传播和应用，同时也为研究者提供了更多的研究机会和合作伙伴。
四、信任性。
科研合作网络中的研究者通常会建立起一定的互信关系。
社交网络中科学合作网络结构分析
社交网络中科学合作网络结构分析科学合作是推动科学研究进步的重要方式之一，而社交网络作为人们交流的重要平台，对科学合作网络的形成和发展起着重要的推动作用。
本文将对社交网络中科学合作网络结构进行深入分析，以期揭示其中的规律和特点。
一、引言社交网络是人们在日常生活中进行信息传播、知识共享和人际关系建立的重要平台。
而在这个平台上，科学家们也不断地进行着知识传播和科研成果分享，形成了庞大而复杂的科学合作网络。
了解并分析这个网络的结构特点对于推动科研工作、促进创新具有重要意义。
二、社交网络中的节点与边在社交网络中，每个个体被称为节点，节点之间通过关系连接形成边。
在科学合作网络中，节点代表着不同领域或不同机构的科研人员或团队，边则代表着他们之间建立起来的合作关系。
通过对大量数据进行收集和分析发现，在社交媒体平台上存在着大量具有相同研究兴趣或相似背景的科学家，他们通过互动、合作和分享知识，形成了科学合作网络。
这些科学家之间的合作关系可以通过他们之间的互动频率、合作项目的数量和合作历史等指标进行衡量。
三、科学合作网络的结构特点1.小世界网络研究发现，科学合作网络表现出典型的小世界特性。
这意味着在这个网络中，任意两个节点之间通过短路径就可以相互连接。
换句话说，任意两个科学家之间通过共同的合作者或共同参与过的项目就可以建立联系。
小世界网络结构使得信息在科学界快速传播和共享成为可能。
当一个研究成果在一个节点出现时，通过与其相连的节点快速传播到整个网络中。
2.度分布特性度分布是指在整个社交网络中每个节点所拥有边数量的分布情况。
研究表明，在科学合作网络中存在着幂律分布特性。
也就是说，少数节点拥有大量边连接，而大多数节点只有少量边连接。
这种幂律分布特性反映了社交网络中存在着少数核心人物或核心团队，在整个社交平台上具有较高的影响力和知名度。
这些核心人物的科研成果和合作关系对整个网络的发展和演化起着重要作用。
3.群聚特性科学合作网络中还存在着群聚特性。
科研合作网络的描述与分析
中图分类号 Ｇ ５ ； ９ ３０Ｎ ４ 文献标志码 Ａ
（ ｏｅ—ａ ） Ｐｗ ｒ ｗ 分布 ：（ ）～ｋ ， Ｌ ｐｋ 一 因此 ， 标 度 网络 的连 接 分布 极 不 均 无
匀， 网络 中大量节 点拥有 少量 的连接 ， 少量 节 点却 拥 有 网络 的大 多 而
数连 接． 实世界 中许许 多多 的复 杂 网络 ， ｗｗｗ 、 ｔ ｎｔ、 现 如 Ｉ ｅ ｅ 邮件 系 ｎｒ
个 顶点 用 １条边 连接 ， 于一 定范 围内 的科 研 合作 情况 进行 考量 ， 对 最
终 会生成 １个描 述科研 合作关 系 的复杂 网络． 科研 合作 网络 的研 究最
早起 源是对 数学 家 Ｐｕ ｒ￣ 的研 究 ， ｄｌ ｄｓ Ｅ 他一 生与超 过 ５０位科 学 家合 ０ 作 发表 了 １６０多篇 论 文． 来 用 Ｅｄｓ数 表 示从 某 人 到 Ｐｕ ｒｓ ０ 后 ｒｉ Ｓ ６ｌ ｄｓ Ｅ 的“ 路径 ” Ｅｄｓ 为 １表示 直 接 与 Ｐ ｕ Ｅｄｓ 合作 ，ｒｔ 为 ２ ，ｒ６ 数 Ｏｌ ｒ６ 有 Ｅｄｓ数 ｉ
文章编号 ：６ ４７ ７ （０ ９ ０ －３ ０ 合 作 网络 的 描 述与 分析
冯郁
摘 要 科 研 合 作 网络是 描 述 作 者 之 间合 作 关 系的 复 杂 网络 ． 某 杂 志 为 例 ， 以 以其 中 作 者 之 间 的 合 作 关 系构 建 复 杂 网络 ， 研 究 了该 网络 的 基 本 特 性 ， 现 其 具 有 比 发 较 明显 的 无 标 度 网络 特 征 ； 析 了 其 中 分 最 大 的 ３个 连 通 子 网 ， 现 其 呈 现 小世 发 界 网络 特 征 ． 关 键 词 科研合 作 关 系； 杂 网络 ； 标 度 ； 复 无
基于社 会网络分析的科研合著研究
基于社会网络分析的科研合著研究在当今的科研领域，合作研究已经成为一种普遍的趋势。
科研人员通过共同努力，整合各自的专业知识和资源，以解决复杂的科学问题，并取得更有影响力的研究成果。
在这种背景下，对科研合著现象进行深入研究具有重要的意义。
社会网络分析作为一种有效的研究方法，为我们理解科研合著的模式、结构和影响因素提供了有力的工具。
科研合著是指两个或两个以上的科研人员共同参与撰写一篇学术论文或研究报告。
这种合作形式不仅能够促进知识的交流与融合，还能够提高研究的质量和效率。
通过合著，科研人员可以相互学习、相互启发，从而拓展研究思路，发现新的研究问题和方法。
社会网络分析是一种用于研究社会关系和结构的方法。
它将个体或组织视为节点，将它们之间的关系视为边，通过构建网络模型来分析网络的结构特征、节点的地位和作用以及网络的动态演化过程。
在科研合著研究中，我们可以将科研人员视为节点，将他们之间的合著关系视为边，从而构建科研合著网络。
通过社会网络分析，我们可以从多个方面来研究科研合著现象。
首先，我们可以分析科研合著网络的结构特征。
例如，网络的密度、中心性、聚类系数等指标可以反映网络的紧密程度、核心节点的地位以及网络的模块化程度。
高密度的网络通常意味着科研人员之间的合作较为紧密，而高中心性的节点则往往是在网络中具有重要影响力的科研人员。
其次，我们可以研究科研人员在合著网络中的地位和作用。
通过计算节点的度中心性、接近中心性和中介中心性等指标，我们可以了解哪些科研人员在合作中处于核心地位，哪些人员在知识传播和交流中起到了桥梁作用。
此外，我们还可以通过分析节点的特征向量中心性和PageRank 中心性等指标，来评估科研人员在网络中的影响力和声誉。
再者，社会网络分析还可以帮助我们揭示科研合著的动态演化过程。
通过对不同时期的科研合著网络进行比较和分析，我们可以观察到网络的规模、结构和关系的变化，从而了解科研合作的发展趋势和规律。
基于《计算机学报》科研合作网络的特征分析
摘要本文以作者为节点、作者之间的合作关系为边，将核心作者的评价问题转化为科研合作网络中节点重要性的评价问题。
通过统计2007年1月1日至2011年12月31日期间，在《计算机学报》上发表论文的作者及其合作关系，来建立网络模型。
分析发现：在该领域内相关学科的研究工作者之间的科研合作形成的复杂网络是一个由许多子网络组成的非连通网络,但仍然具有比较明显的无标度网络特性。
进一步对该网络及其内部连通子网络的相关性质及相互关系进行分析，发现该网络内部连通子网络呈现小世界特性。
本本文立足于科研合作网络，整合复杂网络理论和分析方法，对科研合作网络进行研究，分析了复杂网络模型的特性。
关键字：作者；小世界；无标度；科研合作网络ABSTRACTIn this paper, the author regards the author as the node between the relations of cooperation for the edge, core author evaluation into scientific collaboration network node importance evaluation problem. Through the statistics during the period of" computer", in journal papers published authors and their relations of cooperation, to build a network model. Analysis showed that: in the field of the research on the related disciplines workers between the scientific collaboration complex network is formed by a lot of sub network consisting of a connected network, but still has obvious scale-free characteristic. Further on the network and its internal communication network related properties and correlation analysis, found that the internal network communication sub network presents the small world property. The paper based on the scientific collaboration network, integration of complex network theory and analysis method, on the scientific collaboration network research, analyzes the characteristics of complex network model.Key words: author; complex network; small-world; scale-free; research partnership1、引言1.1、复杂网络的起源用网络的观点描述客观世界起源于 1736 年德国数学家欧拉 Eular 使用图论解决哥尼斯堡七桥问题。
基于作者合作网络的高校科研团队稳定性和凝聚力分析
基于作者合作网络的高校科研团队稳定性和凝聚力分析一、引言随着科学技术的不断进步，科研团队在高校中扮演着越来越重要的角色。
科研团队的稳定性和凝聚力是决定团队能否取得成功的关键因素之一。
本文将基于作者合作网络，对高校科研团队的稳定性和凝聚力进行分析，旨在探讨如何提高科研团队的凝聚力和稳定性，促进科研成果的产出。
二、作者合作网络的构建作者合作网络是指通过分析科研人员之间的合作关系，将其构建成一个网络图，从而得到科研团队的组织结构和人际关系信息。
在构建作者合作网络时，我们首先需要收集科研团队成员之间的合作论文数据，然后利用网络分析方法，得到作者之间的合作关系，最终构建成一个作者合作网络。
三、高校科研团队的稳定性分析1. 节点稳定性节点稳定性是指科研团队成员之间的合作关系是否稳定的程度。
在作者合作网络中，可以通过计算每个节点（即每个科研团队成员）的度中心性和介数中心性来评估其稳定性。
如果一个科研团队成员在网络中的度中心性和介数中心性较高，说明他在团队中的地位较为稳定，对团队的合作关系具有较大的影响力。
2. 网络密度网络密度是指作者合作网络中存在的有效合作关系的数量与可能存在的合作关系数量之比。
通过计算网络密度，我们可以得知科研团队的成员之间的合作关系是否紧密。
若网络密度较高，说明科研团队的成员之间的合作关系较为紧密，团队的稳定性较高。
3. 连通性连通性是指作者合作网络中是否存在着良好的信息传递和合作渠道。
通过分析网络中的连通性，我们可以了解科研团队成员之间的合作是否畅通无阻，从而评估团队的稳定性。
2. 网络直径网络直径是指网络中任意两个节点之间的最短路径长度。
通过计算作者合作网络的网络直径，我们可以了解科研团队成员之间的合作关系是否紧密，从而评估团队的凝聚力。
五、提高高校科研团队稳定性和凝聚力的对策1. 加强团队建设加强团队建设是提高高校科研团队稳定性和凝聚力的关键。
高校应该加强科研团队成员之间的交流与合作，促进团队成员之间的彼此了解，增进团队的凝聚力。
学术合作网络
学术合作网络随着全球化的发展，学术界的国际化合作也越来越普遍。
学术合作网络是一种新型的合作模式，它通过互联网技术将全球各地的学者联系在一起，促进学术交流和合作。
本文将探讨学术合作网络的意义、特点和发展趋势。
一、学术合作网络的意义学术合作网络的出现，使得学者们可以跨越地域和文化的限制，共同开展研究项目，分享研究成果。
这种合作模式不仅可以促进学术交流，还可以提高研究的质量和效率。
通过学术合作网络，学者们可以共同解决一些全球性的问题，如气候变化、能源危机等，为人类的发展做出贡献。
二、学术合作网络的特点学术合作网络的特点主要包括以下几个方面：1. 跨越地域和文化的限制。
学术合作网络可以将全球各地的学者联系在一起，打破了地域和文化的限制，促进了学术交流和合作。
2. 多学科交叉。
学术合作网络可以将不同学科的学者联系在一起，促进多学科交叉，开展跨学科的研究项目。
3. 共享资源。
学术合作网络可以将各种学术资源共享，如研究设备、实验室、文献等，提高研究的效率和质量。
4. 开放性和透明度。
学术合作网络是一个开放的平台，任何人都可以加入，共同开展研究项目。
同时，学术合作网络也具有透明度，研究成果可以公开发布，供其他学者参考和借鉴。
三、学术合作网络的发展趋势学术合作网络的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 技术的不断进步。
随着互联网技术的不断发展，学术合作网络的功能和性能也会不断提升，为学者们提供更加便捷和高效的合作平台。
2. 多样化的合作模式。
学术合作网络将会出现更多的合作模式，如虚拟实验室、在线研讨会等，为学者们提供更加多样化的合作方式。
3. 跨学科合作的加强。
随着学科交叉的不断加强，学术合作网络将会促进更多的跨学科合作，开展更加综合性的研究项目。
4. 国际化合作的加强。
学术合作网络将会促进更多的国际化合作，打破国界限制，促进全球学术交流和合作。
总之，学术合作网络是一种新型的合作模式，它将会对学术界的发展产生深远的影响。
软件定义网络中的SDN与科学研究合作模式分析(六)
随着信息技术的不断发展，软件定义网络（SDN）作为一种新型的网络架构，正在逐渐成为网络领域的研究热点。
SDN可以通过集中式控制器来管理整个网络，实现灵活的网络配置和管理。
在科学研究领域，SDN也具有巨大的潜力，可以为科学研究提供更加灵活、高效的网络支持。
本文将对SDN与科学研究合作模式进行分析。
首先，SDN可以为科学研究提供灵活的网络配置。
在科学研究中，经常需要进行大规模的数据传输和处理。
传统的网络架构往往难以满足这种需求，而SDN可以通过灵活的网络配置，为科学研究提供更加高效的网络支持。
研究人员可以根据实际需求，自由地配置网络资源，提高数据传输和处理的效率。
这种灵活的网络配置模式，可以为科学研究提供更加便利的网络支持，推动科学研究的发展。
其次，SDN可以为科学研究提供更加智能的网络管理。
在传统的网络架构中，网络管理往往需要依靠人工进行，效率较低，容易出现故障。
而SDN可以通过集中式控制器，实现对整个网络的智能管理，提高网络的稳定性和可靠性。
研究人员可以通过SDN，实现对网络的自动化管理，减少人工干预，降低管理成本，提高网络的可用性。
这种智能的网络管理模式，可以为科学研究提供更加稳定、可靠的网络支持。
此外，SDN还可以为科学研究提供更加安全的网络环境。
在科学研究中，经常涉及到一些重要的数据和信息，网络安全问题尤为重要。
传统的网络架构往往难以保障网络的安全，容易受到各种攻击。
而SDN可以通过集中式控制器，实现对整个网络的统一安全管理，提高网络的安全性。
研究人员可以通过SDN，实现对网络的细粒度访问控制，保障重要数据和信息的安全。
这种安全的网络环境，可以为科学研究提供更加可靠的网络支持。
最后，SDN还可以为科学研究提供更加可扩展的网络支持。
在科学研究中，经常需要进行不断的创新和发展，网络环境也需要不断地进行扩展和升级。
传统的网络架构往往难以满足这种需求，而SDN可以通过集中式控制器，实现对整个网络的灵活扩展和升级。
DBLP科研合作网络的建模与拓扑特征分析
DBLP科研合作网络的建模与拓扑特征分析贾思媛;许勇;赵海;艾均【摘要】使用DBLP(database systems and logic programming)提供的文献索引作为原始数据,对计算机及其相关领域合作发表论文形成的科研合作网络进行了研究.通过解析xml元数据,构建DBLP科研合作网络拓扑并计算其网络拓扑常规参数,分析了若干参数的统计特征,发现DBLP科研合作网络是小世界网络,但无标度特性不明显;该科研合作网络的中心与边缘拓扑反映不同的科研合作模式;DBLP复杂网络的k核与科学家的h-指数并无强相关性.最后使用观察结果讨论了复杂网络的研究发展及本实验室在计算机相关领域的学术定位情况.【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(034)010【总页数】4页(P1396-1399)【关键词】DBLP;科研合作网络;复杂网络;核数;简约;社团【作者】贾思媛;许勇;赵海;艾均【作者单位】东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110819;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110819;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110819;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110819【正文语种】中文【中图分类】TP399复杂网络作为一个新兴的多学科交叉研究方向，正在快速渗透到各学科的前端研究与应用中.复杂网络发展历史可以参考文献[1]，本文不再赘述.社交网络是一种典型的复杂网络，小世界网络被认为最早起源于此[2].而科研合作网络也是一种社交网络，是推动科学进步和知识转移的重要载体，已经有多位学者对科研合作网络进行了研究.文献[3]研究了科学家合作网的演化性质.文献[4-5]在数学家、物理学家和生物学家科研合作网络上做过研究并得到以下结论：科学家合作网既有小世界网络的性质，又有无标度网络的特征；点权的分布P(s)与度分布P(k)的情况类似，都有长尾(heavy tail)现象；度数小的节点的聚类系数会更高，表明合作者较少的科学家之间在一起合作的机会更大一些.情报计量学中的洛特卡定律表明一定时期内某一学科或主题内，撰写了x篇论文的作者数y(x)与x满足幂律关系，不管学科或主题如何变化，幂指数都在1.2～3.7之间，且大致按自然科学、技术科学、社会与人文科学的顺序递增.国内也有一些关于科研合作关系的例证[6].计算机领域学术科研合作涵盖多个分支与交叉研究方向，科研人员背景复杂，学术专长不一，但是因为共同的科研项目而在一起展开合作，之前的研究包括了科研合作网的静态特性及其不同参数的统计特征以及演化模型的研究[7]，而本文着重在科研合作网络的核数统计特征以及社团特性上做一些深入探讨.1 数据获取与网络拓扑的构建DBLP提供计算机科学文献索引服务，从早期的小规模试验性Web服务发展成为了一个受计算机科学界欢迎的服务.DBLP提供计算机领域文献的xml格式索引文件，文件结构是每一文献记录作为一条记录，记录内有文献标题，作者以及期刊的卷号和期号等属性.DBLP的文献索引并不完美，因为直到目前为止这个系统中都在使用作者姓名作为索引键值，而没有作者的唯一ID，所幸维护者使用了多种方法来处理姓名的同形同音异义词和同义词[8]，虽然效果不尽如人意，但是因为其比例较小，对网络拓扑统计特征的影响是非常小的.使用SAX方式解析该文件的同时构建网络拓扑模型，使每一位作者都是一个顶点，如果两个作者曾经合作发表过论文，那么他们之间就有一条边相连.两位科研人员之间可能有过科研合作，但是未必有论文发表，与之相反，两位共同发表论文的作者之间则肯定有科研合作关系，所以这是一个相对内缩和严谨的科研网络.相较于之前的研究，本文使用更全面的数据集，包含2 037 940条文献记录，时间跨度也更大，从1936年到2012年.数据集的文献类型分布为：硕士论文9篇，博士论文6 912篇，图书9 329部，会议论文集18 283部，书籍独立章节22 582篇，期刊论文848 910篇，会议论文1 131 915篇，总计2 037 940篇(部).2 DBLP网络拓扑特性通过计算得出该网络拓扑的基本参数数据，见表1，其中平均最短路径长度为6.107 2，平均聚类系数为0.748 5.它同时具有较小的平均最短路径长度和很高的平均聚类系数，因此这是一个小世界网络.每篇论文的作者数量以3人居多，4人以上显著减少，DBLP科研合作网络中每位作者的共同作者数分布情况和每位作者的文献数分布情况见图1.表1 网络拓扑基本数据Table 1 Basic data of network topology参数数值节点数1156584边数4186491平均聚类系数0.7485平均度7.2397网络直径24平均路径长度6.1072最大核数118最大连通子图82.9207%图1 每个作者的合作者数与文献作者数分布情况Fig.1 Coauthor per author & author per publication对数坐标系下观察该网络的度分布及其拟合，如图2所示.假设其符合幂律分布，则其在对数坐标下是一条直线，因此作者对网络度值k和网络中节点的度分布情况p(k)的对数做了线性拟合，并在matlab中使用power law fit[9](极大似然估计，拟合方法会估计最小观察值并做截取)对DBLP科研合作网络的度分布做拟合.本文分别使用线性回归检验和k-s检验方法对拟合进行了拟合优度检验，在SPSS中其R2为0.946，系数标准误差分别为0.069和0.030，而k-s检验中p值为0，说明拟合效果并不够好，基本可以确定其度值并不符合幂律分布.Newman曾经研究类似的科研网络，并用带参数截断的幂律分布对其进行了拟合：f(x；α，λ)～x-αe-λx.(1)式中，α和λ是常数.通过拟合优度检验，取得较好的效果.作者认为科学研究专业多，细分的方向更加复杂，即使一个非常优秀的研究人员也很难从这样的网络中获得很高的连接数(度)，因为这要求他(她)在多个研究领域都要优秀并广泛合作，因此才会出现拟合线与实际分布在尾部的分歧.Newman认为带参数截断的幂律分布拟合效果更好的原因可能是数据来源的时间窗口太短，而本文使用的数据时间跨度已经很大，作者认为可以排除这一因素的影响.图2 DBLP科研合作网络的度分布及其对数坐标下的拟合Fig.2 Fitting and distribution of DBLP network under logarithmic coordinate计算了DBLP科研合作网络的k核分布，见图3，发现该网络核数最高达到118，相较于同规模的互联网拓扑有更高的核数.在一般的期刊或会议论文中最多的是3到5位作者发表论文，而很少有几十甚至上百位科学家一起发表论文的情况，除非有重大研究成果.在科研合作网络中这反映了：在前沿或尖端的科研方面科学家们有更加紧密和普遍的合作，而不同于常规的科研合作模式，因为在科研合作网络的边缘常有稀疏的局部网络以及一些树形结构，而除了最大的联通子图之外，还有大量超小型子网.限于网络规模，现有可视化工具难以对该网络进行可视化操作，对该网络在核深度层次上做了简约，如图4所示，其30核网络子图有大约5 000节点，利用FUCLN[10]算法对该子图做社团划分，模块度为0.938，划分出64个社团.通过对社团成员的分析可知：基本上每个不同社团都有一个单独的研究方向例如核苷酸研究、网格计算，SOC和WLAN等社团，社团结构非常明显，社团之间差异显著，而且多数社团的成员之间有多人合作(一般在8人以上)的文献.随机选取了一个社团并对该社团成员的度分布、核数以及被引用数和h-指数(h代表“高引用次数”，指科研人员至多有h篇论文分别被引用了至少h次)值做了计算和统计分析，发现社团成员度值大体相近，核数基本相同，而被引用次数和h-指数则有较大波动，如图5所示.通过观察可知在核数层次上简约之后的网络拓扑非常适合查找科研合作网络中的不同研究方向的社团.图3 DBLP科研合作网络的k核分布Fig.3 k-core distribution of DBLP network 从30核简约网络中对Strogatz，Barabsi和Newman等几位作者对应的节点进行了搜索，他们都是复杂网络研究先驱并且在《Nature》等顶级期刊发表过复杂网络相关研究成果，结果显示他们并不在30核简约网络中.由此可见复杂网络研究方向还未形成较大的研究人员规模，不同单位的科研合作还不普遍.本文还在DBLP网络中搜索了本实验室人员，发现也都未能进入30核简约网络.本实验室的作者最大度值是102，最大核数为22，而多数节点核数在10以内.由于网络规模太大，不方便可视化地看到在网络中的位置，因此作者对DBLP网络又进行了度值层次的简约.图6是DBLP 80+度简约网络图，其规模为6 243个节点和90 836条边，使用前述社团划分算法，本文对这一简约网络也进行了社团划分，但是效果相比基于核数的简约网络效果差了很多，其模块度仅为0.673，划分出了25个社团.本实验室人员为图中*点标注的节点，可以看到他们同时和大量其他节点划入了同一个社团.因此本科研团队还需要在提升自身科研水平的同时更多地与其他科研团队合作才能更好地提升本课题组的影响力.图4 DBLP科研合作网络的30核网络简约图Fig.4 30-core sub-graph of DBLP coauthor network图5 被引用数和h-指数Fig.5 Citation counts and h-index图6 DBLP科研合作网络的80+度网络简约图(图中*号表示东北大学嵌入式技术实验室的科研人员)Fig.6 80+degree simplified network of DBLP coauthor network(* denotes researchers in Embedded Technology Laboratory of Northeastern University China)3 结论1) DBLP复杂网络是典型的小世界网络，但其度分布的幂律特征不明显，从本文的数据分析看，其原因可以排除Newman认为的时间窗口小的影响.2) 在前沿或尖端的科研方面科学家们有更加紧密和普遍的合作，而不同于常规的科研合作模式，因为在科研合作网络的边缘常有稀疏的局部网络和一些树形结构，而在最大簇(giant component)之外散落着大量小型子网.3) DBLP复杂网络的k核与科学家的h-指数并无强相关性，而且某些领域的顶级科学家并不存在于DBLP复杂网络的高核中.参考文献：[1] Strogatz S H.Exploring complex networks[J].Nature，2001，410(6825)：268-276.[2] Kleinberg J M.Navigation in a small world[J].Nature，2000，406(6798)：845-845.[3] Palla G，Barabasi A L，Vicsek T.Quantifying social groupevolution[J].Nature，2007，446(7136)：664-667.[4] Barrat A，Barthelemy M，Pastor-Satorras R，et al.The architecture of complex weighted networks[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，2004，101(11)：3747-3752.[5] Barrat A，Barthélemy M，Vespignani A.Weighted evolving networks：coupling topology and weight dynamics[J].Physical Review Letters，2004，92(22)：228701.[6] 杨钢.科研团队论文合作网的复杂加权性质研究[J].情报杂志，2009(7)：7-11. (Yang Gang.Study on the complex weighted nature of the coauthor network of a research team[J].Journal of Information，2009(7)：7-11.) [7] Ding Y.Scientific collaboration and endorsement：network analysis of coauthorship and citation networks[J].Journal of Informetrics，2011，5(1)：187-203.[8] Ley M.DBLP-some lessons learned[J].Proceedings of the VLDB Endowment，2009，2(2)：1493-1500.[9] Clauset A，Shalizi C R，Newman M E J.Power-law distributions in empirical data[J].SIAM Review，2009，51(4)：661-703.[10]Blondel V D，Guillaume J L，Lambiotte R，et al.Fast unfolding of communities in large networks[J].Journal of Statistical Mechanics：Theory and Experiment，2008，28(10)：10008-10010.。
基于大数据分析的科学研究合作网络识别与分析研究
基于大数据分析的科学研究合作网络识别与分析研究科学研究合作网络在当前科技发展的背景下变得越来越重要。
科学家们已经意识到合作是推动科学发展的关键因素之一，因此越来越多的科学机构和研究团队投入到合作项目中。
然而，随着参与者数量的增加，科学研究合作网络变得越来越复杂，无法简单地通过观察来理解和分析。
基于大数据分析的科学研究合作网络识别与分析研究，旨在利用大数据技术对科学研究合作网络进行深入研究，从而揭示网络中的潜在关系、合作模式和创新动态，以促进科学研究的合作与创新。
首先，我们需要识别科学研究合作网络中的节点和连接关系。
大数据分析技术可以帮助我们从科学文献、研究报告和专利数据库等海量数据中提取科学家、研究机构等节点的信息，并建立节点间的连接关系。
这样一来，我们就可以绘制出整个合作网络的拓扑结构，以便做进一步的分析。
其次，我们可以通过分析科学研究合作网络中节点的特征来揭示网络的特点和演化规律。
大数据分析技术可以帮助我们从节点的科研成果、合作次数、研究领域等方面提取特征，从而识别出网络中的关键节点、主导合作关系的节点以及领域专家等。
通过这些特征的分析，我们可以了解合作网络的结构和稳定性，并识别出哪些节点对网络的稳定性和创新能力有重要影响。
此外，大数据分析还可以帮助我们发现科学研究合作网络中的合作模式和创新动态。
通过分析节点之间的合作频率、合作主题以及合作时域等信息，我们可以发现网络中的合作群组，识别出合作模式的变化趋势，从而为科学合作的策略制定提供参考。
同时，大数据分析可以帮助我们发现合作网络中的创新动态，通过分析节点的科研成果是否引用、合作关系的强度等信息，我们可以评估合作网络的创新能力和潜在创新机会。
基于大数据分析的科学研究合作网络识别与分析研究不仅可以帮助科学家们更好地了解合作网络的结构和特征，还能够为科学合作的管理和创新提供有效的决策支持。
通过合作网络的识别与分析，我们可以优化科学合作的模式和节点配置，为科学研究的发展提供更好的支持。
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摘要本文以作者为节点、作者之间的合作关系为边，将核心作者的评价问题转化为科研合作网络中节点重要性的评价问题。
通过统计2007年1月1日至2011年12月31日期间，在《计算机学报》上发表论文的作者及其合作关系，来建立网络模型。
分析发现：在该领域内相关学科的研究工作者之间的科研合作形成的复杂网络是一个由许多子网络组成的非连通网络,但仍然具有比较明显的无标度网络特性。
进一步对该网络及其内部连通子网络的相关性质及相互关系进行分析，发现该网络内部连通子网络呈现小世界特性。
本本文立足于科研合作网络，整合复杂网络理论和分析方法，对科研合作网络进行研究，分析了复杂网络模型的特性。
关键字：作者；小世界；无标度；科研合作网络ABSTRACTIn this paper, the author regards the author as the node between the relations of cooperation for the edge, core author evaluation into scientific collaboration network node importance evaluation problem. Through the statistics during the period of" computer", in journal papers published authors and their relations of cooperation, to build a network model. Analysis showed that: in the field of the research on the related disciplines workers between the scientific collaboration complex network is formed by a lot of sub network consisting of a connected network, but still has obvious scale-free characteristic. Further on the network and its internal communication network related properties and correlation analysis, found that the internal network communication sub network presents the small world property. The paper based on the scientific collaboration network, integration of complex network theory and analysis method, on the scientific collaboration network research, analyzes the characteristics of complex network model.Key words: author; complex network; small-world; scale-free; research partnership1、引言1.1、复杂网络的起源用网络的观点描述客观世界起源于 1736 年德国数学家欧拉 Eular 使用图论解决哥尼斯堡七桥问题。
数学家和物理学家在考虑网络的时候，往往只关心节点之间有没有边相连至于节点到底在什么位置，边是长还是短是弯曲还是平直有没有相交等等都是他们不在意的。
科学家认为真实系统各因素之间的关系可以用一些规则的结构表示，例如二维平面上的欧几里德格网，它看起来像是格子体恤衫上的花纹。
又如最近邻环网，它总是会让你想到一群手牵着手，围着篝火跳圆圈舞的姑娘。
也就是说网络中任意两个节点之间的联系遵循既定的规则，用得最多的规则网络是由 N 个节点组成的环状网络，网络中每个节点只与它最近的K 个节点连接规则网络的特点就是每个节点的近邻数目都相同，但是对于大规模网络而言由于其复杂性并不能完全用规则网络来表示。
复杂网络（Complex Network）的理论研究始于20世纪60年代由著名的数学家Erdos和Renyi提出的ER随机模型。
1998年Watts和Strogatz在《Nature》杂志上发表文章，引入小世界（Small-Word）网络模型，以描述从完全规则网络到完全随机网络的转变。
小世界网络既有与规则网络类似的聚类特性，又具有与随机网络类似的较小的平均路径长度。
1999年Barabasi与Abert在《Science》上发表文章指出：许多复杂网络的连接分布具有幂律形式，该类网络被称为无标度（Scale-Free）网络，无标度网络的节点分布服从幂律（Power-Law）分布：k-λ，因此，无标度网络的连接分布极不均匀，网络中大量节点拥有少量的p(k)~连接，而少量节点却拥有网络的大多数连接。
现实世界中有许多的复杂网络，例如：WWW、Internet、邮件系统、科研合作网络、食物链等网络。
都无标度或小世界网络，这两种网络都具有2个特征：高平均聚集度、小的最短路径，而无标度网络的分布有具体幂律分布的特征[1-3]。
1.2、复杂网络的应用领域当前，复杂网络已经广泛应用于各个科学技术领域，例如道路交通运输网、航空线网、电力网、互联网、万维网、神经网络、生物中的蛋白-蛋白相互作用网和基因调控网络、各种通讯网络、各种社会网络、科学家合作网、科学期刊引文网等等。
通过最近几年来对于各种不同复杂网络的结构、功能和动力学的研究 ,人们已经对于广泛的复杂系统的行为和基本规律获得了前所未有的理解 ,并在实际的工业技术层面上付诸应用[ 4- 6]。
研究复杂网络主要包括：几何性质、形成机制、结构稳定性以及演化动力学机制等问题[7]。
它为我们提供了一种复杂性研究的新方法、新思维，同时，也为在社会科学领域研究人与人之间的关系提供了新的途径。
科研合作网络是描述科研人员合作关系的网络，通常把每个科研人员作为网络中的定点（或称节点），如果两个科研人员之间共同发表一篇论文，这两个定点就连接成一条边。
所有的科研人员形成了一个结构复杂的网络。
在复杂网络中该类网络的节点之间的复杂性、网络演化特性及网络的动力学行为等问题，一直都是复杂网络研究的热点。
1.3、复杂网络的研究现状近年来，学界关于复杂网络的研究方兴未艾。
特别是,国际上有两项开创性工作掀起了一股不小的研究复杂网络的热潮。
1998年Watts和Strogatz 在Nature杂志上发表文章，引入了小世界(Small-World)网络模型，以描述从完全规则网络到完全随机网络的转变。
小世界网络既具有与规则网络类似的聚类特性,又具有与随机网络类似的较小的平均路径长度。
在1999年，Barabási和Albert在Science上发表文章指出，许多实际的复杂网络的连接度分布具有幂律形式。
由于幂律分布没有明显的特征长度,该类网络又被称为无标度(Scale-Free)网络。
而后科学家们又研究了各种复杂网络的各种特性。
国内学界也已经注意到了这种趋势，并且也开始展开研究。
加入复杂网络研究的学者主要来自图论、统计物理学、计算机网络研究、生态学、社会学以及经济学等领域，研究所涉及的网络主要有：生命科学领域的各种网络（如细胞网络、蛋白质－蛋白质作用网络、蛋白质折叠网络、神经网络、生态网络）、Internet/WWW网络、社会网络，包括流行性疾病的传播网络、科学家合作网络、人类性关系网络、语言学网络，等等；所使用的主要方法是数学上的图论、物理学中的统计物理学方法和社会网络分析方法。
本文以科研人员之间的合作关系为研究对象，基于复杂网络的理论，建立一个科研人员合作网络模型。
通过对2007年1月1日至2011年12月31日期间发表在《计算机学报》的文章进行统计，来分析科研人员之间的合作关系，进一步来研究复杂网络的特征。
2、复杂网络的常见特征2．1、复杂网络的定义钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络[8-9]。
复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络。
其复杂性主要表现在以下几个方面：（1）结构复杂，表现在节点数目巨大，网络结构呈现多种不同特征。
（2）网络进化：表现在节点或连接的产生与消失。
例如world-widenetwork，网页或链接随时可能出现或断开，导致网络结构不断发生变化。
（3）连接多样性：节点之间的连接权重存在诧异，且有可能存在方向性。
（4）动力学复杂性：节点集可能属于非线性动力学系统，例如节点状态随时间发生复杂变化。
（5）节点多样性：复杂网络中的节点可以代表任何事物，例如，人际关系构成的复杂网络节点代表单独个体，万维网组成的复杂网络节点可以表示不同网页。
（6）多重复杂性融合：即以上多重复杂性相互影响，导致更为难以预料的结果。
例如，设计一个电力供应网络需要考虑此网络的进化过程，其进化过程决定网络的拓扑结构。
当两个节点之间频繁进行能量传输时，他们之间的连接权重会随之增加，通过不断的学习与记忆逐步改善网络性能。
2．2、复杂网络的特性2．2．1 小世界（small-world）它以简单的措辞描述了大多数网络尽管模很大，但是任意两个节（顶）点间却有一条相当短的路径的事实。
以日常语言看，它反映的是相互关系的数目可以很小但却能够连接世界的事实，例如，在社会网络中，人与人相互认识的关系很少，但是却可以找到很远的无关系的其他人。
正如麦克卢汉所说，地球变得越来越小，变成一个地球村，也就是说，变成一个小世界。
2．2．2 集聚程度(clustering coefficient)例如，社会网络中总是存在熟人圈或朋友圈，其中每个成员都认识其他成员。
集聚程度的意义是网络集团化的程度；这是一种网络的内聚倾向。
连通集团概念反映的是一个大网络中各集聚的小网络分布和相互联系的状况。
例如，它可以反映这个朋友圈与另一个朋友圈的相互关系。
2．2．3 幂律（power law）的度分布度指的是网络中顶（节）点（相当于一个个体）与顶点关系（用网络中的边表达）的数量；度的相关性指顶点之间关系的联系紧密性；介数是一个重要的全局几何量。
顶点u的介数含义为网络中所有的最短路径之中，经过u的数量。
它反映了顶点u（即网络中有关联的个体）的影响力。
无标度网络（Scale-freenetwork）的特征主要集中反映了集聚的集中性。