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摘要
【目的】探索学术社交媒体上学科知识流动规律。【方法】以科学网为例,爬取全部用户研究方向数据和全体用户好友关系数据,利用简单相关系数分析学部用户知识流动分布关系的强弱,借用Louvain社区发现算法挖掘学部内一级学科知识流动中的社区结构。【结果】简单相关系数结果显示,不同学部之间知识交流分布相似程度较高, Louvain算法挖掘出4个明显的知识流动社区。【局限】仅仅依据好友关系构建学科知识流动网络,没有考虑评论及推荐关系。【结论】在科学网上,"生命科学"与"医学科学"表现出最明显的学科亲缘性,学科交流中存在"地球科学–生命学科–医学科学"、"化学科学–工程材料–数理科学–信息科学"、"地球科学–工程材料"、"信息科学–管理综合"这4个明显的知识流动路径。
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