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| 內容簡介： |
大数据是一个泛在的概念，各行各业都可能存在大数据。大数据存在的价值在于，科研人员通过对数据进行分析，从而能够获得有助于学科或行业发展的研究结论，为决策者提供决策支撑，或者为研究人员提供科研参考。
本书的研究过程包含了数据搜集、数据处理、指标设计、实证研究、决策建议等内容，是一整套的系统性研究。不但为主路经分析提供了方法论支持，而且能够通过实证研究为决策作数据支撑。更重要的是，通过前前后后的实践研究，我们为学科分析人员和学科服务人员提供了一整套可供参考和借鉴的研究方法。
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| 關於作者： |
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邵志毅，计算机软件与理论博士，现为陕西师范大学教师。在陕西师范大学数学与信息科学学院从事博士后合作研究，研究方向为学科分析、图书情报、科学计量。陕西师范大学优秀博士研究生，主持中国博士后科研基金面上一等项目一项，参与国家自然科学基金项目6项。
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| 目錄：
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第1章主路径分析的研究现状001 第2章本书的工作009第3章数据收集010 第4章数据预处理016第5章构造无环的论文直接引用网络018
51构造论文的直接引用网络019
52将所得网络转换为无环的引用网络024第6章寻找主路径031第7章学科领域主路径评价的实证034
71实证1：主路径分析的研究034
72实证2：转录因子Ets-1的研究039
73实证3：索拉非尼抗药性的研究058第8章总结与展望079
参考文献080
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| 內容試閱：
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大数据是一个泛在的概念，各行各业都可能存在大数据。大数据存在的价值在于，科研人员通过对数据进行分析，能够获得有助于学科或行业发展的研究结论，为决策者提供决策支撑，或者为研究人员提供科研参考。
作为高校的科研人员，我们最常接触到的大数据是科研人员的论文数据。以科研论文数据为基础，通过设计科学的分析方法，从而对涉及的具体研究主题进行研究脉络分析，最后得出一些有助于学科发展的规律性认识和从事该主题研究的关键性文献资料，是从事学科分析以及图书情报研究的科研人员应尽的职责。
主路径能够向科研人员展示一个研究领域的关键事件和关键出版物。找出一个研究领域的主路径，能够帮助研究人员迅速掌握相应领域主要的发展轨迹，因而主路径研究在科研人员的研究过程中扮演着非常重要的角色。对主路径的研究，一方面，一些研究是为了解决相应的技术问题，从而实现主路径发现的优化算法。另一方面，各个研究领域的科研人员使用主路径的分析方法针对自身所在的研究领域展开各式各样的实证研究，从而推动着相关领域研究的发展。然而，关于主路径研究，还存在一些技术问题没有解决，或者是没有被解释清楚。比如，我们现在还没有一个确定的方法来获取一个相对完整的数据集，而这个数据集是主路径寻找的数据基础；我们现在也还没有一个确定的方法来将一个有环的论文直接引用网络转换成一个无环网络。至少，以上两个技术问题还没有被解释清楚。而且，主路径分析方法总是被当作一个黑匣子来使用，尚未发现有研究从细节上阐述如何一步一步地得到一个研究领域的主路径。因此，对于那些刚开始从事主路径自身研究的科研人员来讲，或者是对于那些刚开始将主路径分析技术应用到自身研究领域进行实证的科研人员来讲，会因为没有明确的技术或者方法指导而变得困惑。这会阻碍主路径分析自身研究的发展，也会阻碍主路径分析在其他研究领域的广泛应用。为了解决这些问题，本书将会向科研人员系统性地展示如何寻找一个研究领域的主路径，从而使得初涉主路径分析的科研人员以及其他领域的实证科研人员能够快速地掌握并且使用主路径的分析方法；我们提出了后向-前向的数据收集方法，从而展示了如何获得一个相对来讲更加完备的数据集合；我们提出了一个将有环的论文直接引用网络转换为无环网络的技术方法，这个方法是基于知识流动的有向性理论提出来的。在该研究中，我们还进行了实证分析，而我们的实证分析是基于主路径自身的研究主题的，所以我们的实证研究结果也能够为那些对主路径分析感兴趣的科研人员提供参考。在研究过程中，我们用到了Sci2这个直接引用网络的构造软件，我们对这个软件运行的内部原理进行了详细的分析，从而有助于科研人员更加清楚该软件的设计并掌握该软件的使用方法。同时，因为主路径分析是其他研究领域的科研人员进行实证的重要工具，所以我们模拟生物信息学的科研人员，与生物医学领域的专业科研人员合作，使用主路径的分析方法，分别对转录因子Ets-1以及抗癌药物索拉非尼的抗药性进行了实证分析，一方面为从事这两个领域研究的科研人员提供了重要的研究参考，另一方面为实证分析的科研人员提供了实证经验。
本书的研究过程包含数据收集、数据处理、指标设计、实证研究、决策建议等内容，是一整套的系统性研究，不但能为主路径分析提供方法论支持，而且能够通过实证研究为决策作数据支撑。更重要的是，通过前前后后的实证研究，我们为学科分析人员和学科服务人员提供了一整套可供参考和借鉴的研究方法。
感谢陕西师范大学图书馆馆长、数学与信息科学学院博士后合作导师、计算机科学学院二级教授李永明在此书编撰过程中给予的专业性指导和宝贵意见！感谢中国人民解放军第302医院的冯帆博士，陕西师范大学外国语学院的郭英杰副教授，陕西师范大学图书馆的惠芬、牛艳芬、袁申、郑阳、王燕、张帆、党美莉、李佰科等研究人员，以及陕西师范大学计算机科学学院的武柯等研究人员，感谢他们在本书编撰过程中付出的辛勤劳动！感谢中国博士后科研基金项目2016M600763、国家自然科学基金项目11671244和61602291、陕西省自然科学基金项目2019JQ-472在本书编撰过程中给予的资助！
作者2019年8月
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