基于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)術(shù)合作分析

網(wǎng)絡(luò)分析法是美國(guó)匹茲堡大學(xué)的T.L.Saaty教授于1996年提出的一種適應(yīng)非獨(dú)立的遞階層次結(jié)構(gòu)的決策方法，它是在層次分析法的基礎(chǔ)上發(fā)展而形成的一種新的實(shí)用決策方法。　AHP作為一種決策過(guò)程，它提供了一種表示決策因素測(cè)度的基本方法。今天小編要介紹的內(nèi)容就是關(guān)于網(wǎng)絡(luò)分析法的科研項(xiàng)目。項(xiàng)目的題目就是耶魯科研課題：基于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)術(shù)合作分析。

課題簡(jiǎn)介

隨著學(xué)術(shù)平臺(tái)的發(fā)展，學(xué)術(shù)合作本身作為科學(xué)家發(fā)表研究、升職評(píng)職稱和獲得終身教授的重要零度之一，受到了許多關(guān)注。圍繞科學(xué)家之間的學(xué)術(shù)合作與論文合著問題，很多問題被探討與解決。例如，勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)所關(guān)注的性別歧視問題，男性科學(xué)家是否更傾向與男性科學(xué)家合作論文？這樣的同質(zhì)合作又是否在某種程度上影響了最終學(xué)術(shù)成果的質(zhì)量？另一方面，科學(xué)家之間的合作可以被看成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。

隨著近些年網(wǎng)絡(luò)分析的方法論的發(fā)展，一些新的網(wǎng)絡(luò)分析算法，比如社區(qū)簇結(jié)構(gòu)(community structure detection) 也逐漸被運(yùn)用在研究重要的經(jīng)濟(jì)學(xué)問題中。由一個(gè)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)提供的DBLP網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（計(jì)算機(jī)學(xué)者合作網(wǎng)絡(luò)）為研究此類問題提供了極大的便利。

本課題旨在運(yùn)用大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)計(jì)算機(jī)學(xué)者合作網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探究合作的基本測(cè)度、合作的模式、合作成果與科學(xué)家特征的關(guān)系，并應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的時(shí)間序列分析、面板回歸、預(yù)測(cè)等方法對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析處理，力求獲得對(duì)實(shí)踐有指導(dǎo)意義的結(jié)論。

本課題是統(tǒng)計(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)的綜合研究，是先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)分析方法的實(shí)際應(yīng)用。研究者將獲得使用Python和R進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的技能和對(duì)網(wǎng)絡(luò)的深入了解。

科研方法

AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學(xué)科（X）的海量數(shù)據(jù)，并基于此進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實(shí)驗(yàn)或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研可以借助AI算法強(qiáng)大的運(yùn)算能力，高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，利用AI算法研究基因數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬(wàn)萬(wàn)，使用傳統(tǒng)的科研方式對(duì)其進(jìn)行分析，工程量大、過(guò)程繁瑣，在客觀上難以實(shí)現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)庫(kù)，與過(guò)往的研究成果進(jìn)行對(duì)照，快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。

授課導(dǎo)師

耶魯大學(xué)博士

豐富的數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)處理研究經(jīng)驗(yàn)，并在學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文

精通Python、JAVA、C、C++等多種編程語(yǔ)言及SAS、Stata、SPSS等多種統(tǒng)計(jì)軟件

課題要求

本課題適合： 9-12 年級(jí)學(xué)生，有較強(qiáng)的邏輯思維和抽象思維能力

英文：

具備基本的學(xué)術(shù)英語(yǔ)閱讀能力；

接觸過(guò)英文寫作，有論文寫作經(jīng)驗(yàn)者更佳；

數(shù)學(xué)：

概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)

線性代數(shù)基礎(chǔ)（行列式、矩陣運(yùn)算等）

線性與非線性回歸

計(jì)算機(jī)：

Python編程基礎(chǔ)

igraph包編程方法

耶魯科研課題：基于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)術(shù)合作分析這個(gè)課題的內(nèi)容就介紹這些了，如果你對(duì)這個(gè)課題感興趣，那么就趕快報(bào)名參加吧。

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