基于 Louvian 社区发现算法的科研成果挖掘技术研究

吴 峰 1 王 宇 1 王亚林 1 杨德智*2 郭亚丽2 赵海洋 2 张丽娜 3

（1.河北北方学院附属第一医院，河北张家口 100075；2.张家口市农业科学院，河北张家口 100075； 3.河北巡天农业科技有限公司，河北张家口 100075）

摘  要  本文对科研成果数据库中涉及应用科学、社会科学、自然科学、生命科学与生物医学、艺术与人文五大学科的部分论文数据进行统计分析，发现每年论文数量增幅最大的是应用科学，而计算机科学的研究热度最高。以此为基础，基于 Neo4j 图数据库绘制高频词汇语义网络图，进一步明确了实体关系，使社区内部的关联更为紧密。采用社区发现算法开展数据挖掘，总结成功社区及其科研团队的特质。同时，基于 PageRank 算法制定论文数量和质量“双高”人才名单作为各学科科研合作的人才储备。

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