] 表4-4基于變異系數(shù)法"黃一"需要回避的人物
[0115] 從表4-3與表4-4展示可知，對(duì)于人物"黃一"而言，"王三"與"雷六"雖然與其是 在一個(gè)學(xué)術(shù)社區(qū)里，同樣的與前面分析類似，"黃一"與"王三"、"雷六"之間的學(xué)術(shù)權(quán)重比較 大，并且又沒(méi)有直接連接關(guān)系，共同鄰居也較小，所以兩者之間相互連接不緊密，則學(xué)術(shù)距 離小。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的專家學(xué)術(shù)距離評(píng)估方法，其特征在于，包括如下步驟： 第一步，提取學(xué)術(shù)社區(qū)結(jié)構(gòu)特征、關(guān)系跳數(shù)結(jié)構(gòu)特征、關(guān)系權(quán)重結(jié)構(gòu)特征W及鄰里重疊 度結(jié)構(gòu)特征；學(xué)術(shù)社區(qū)結(jié)構(gòu)特征區(qū)分兩人是否在同一學(xué)術(shù)社區(qū)；學(xué)術(shù)關(guān)系跳數(shù)結(jié)構(gòu)特征表 示兩人直接相連或達(dá)到對(duì)方需通過(guò)人物的個(gè)數(shù)；學(xué)術(shù)關(guān)系權(quán)重結(jié)構(gòu)特征表示在學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng) 絡(luò)里，人物到其他人物的權(quán)重值；鄰里重疊度結(jié)構(gòu)特征表示共同朋友的數(shù)量； 第二步，使用變異系數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)算法來(lái)綜合評(píng)估W上的四個(gè)學(xué)術(shù)距離結(jié)構(gòu)特征，得 到綜合的學(xué)術(shù)距離值。2. 如權(quán)利要求1所述的基于學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的專家學(xué)術(shù)距離評(píng)估方法，其特征在于，學(xué) 術(shù)社區(qū)結(jié)構(gòu)特征取值：在一個(gè)學(xué)術(shù)社區(qū)里的人的學(xué)術(shù)社區(qū)特征值為1，不在一個(gè)學(xué)術(shù)社區(qū) 里的人的學(xué)術(shù)社區(qū)特征值為0. 5。3. 如權(quán)利要求1所述的基于學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的專家學(xué)術(shù)距離評(píng)估方法，其特征在于，提 取學(xué)術(shù)社區(qū)結(jié)構(gòu)特征時(shí)，采用社區(qū)層次化檢測(cè)算法在學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行社區(qū)劃分，具體 為；首先初始時(shí)假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)獨(dú)立的社團(tuán)，對(duì)任意相鄰的節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn) j，計(jì)算將節(jié)點(diǎn)i加入其鄰居節(jié)點(diǎn)j所在的社團(tuán)時(shí)對(duì)應(yīng)的模塊度增量：公式（3-1) 其中，sy。是節(jié)點(diǎn)與社團(tuán)C內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)所有連邊的權(quán)重和，W。是社團(tuán)C內(nèi)部所有邊的權(quán) 重和，S。是所有與社團(tuán)C內(nèi)部的點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的邊的權(quán)重和，W是網(wǎng)絡(luò)中所有邊的權(quán)值之和，Si 是節(jié)點(diǎn)i的權(quán)重值； 計(jì)算節(jié)點(diǎn)i與所有鄰居節(jié)點(diǎn)的模塊度增量，然后選出其中最大的一個(gè)，當(dāng)該值為正時(shí)， 把節(jié)點(diǎn)i加入相應(yīng)的鄰居節(jié)點(diǎn)所在的社團(tuán)；否則，節(jié)點(diǎn)i留在原社團(tuán)中，該種社團(tuán)合并過(guò)程 重復(fù)進(jìn)行，直到不再出現(xiàn)合并現(xiàn)象，該樣就劃分出了第一層社團(tuán)； 然后構(gòu)造一個(gè)新網(wǎng)絡(luò)，其中的節(jié)點(diǎn)是前一階段劃分出的社團(tuán)，節(jié)點(diǎn)之間連邊的權(quán)重是 兩個(gè)社團(tuán)之間所有連邊的權(quán)重和，利用前面的方法對(duì)新網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社團(tuán)劃分，得到第二層社 團(tuán)結(jié)構(gòu)；W此類推，直到不能再劃分出更高一層的社團(tuán)結(jié)構(gòu)為止。4. 如權(quán)利要求1所述的基于學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的專家學(xué)術(shù)距離評(píng)估方法，其特征在于，學(xué) 術(shù)關(guān)系跳數(shù)結(jié)構(gòu)特征取值為：在學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里，如果兩個(gè)人之間的關(guān)系存在直接連接則 該兩個(gè)人之間的學(xué)術(shù)關(guān)系跳數(shù)特征值為1，如果沒(méi)有直接相連但是可W通過(guò)一個(gè)人物達(dá)到， 則學(xué)術(shù)關(guān)系跳數(shù)特征值為2,依次該樣下去，直到不可達(dá)為止。5. 如權(quán)利要求1所述的基于學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的專家學(xué)術(shù)距離評(píng)估方法，其特征在于，計(jì) 算學(xué)術(shù)關(guān)系權(quán)重時(shí)，先對(duì)整個(gè)學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里的權(quán)重值進(jìn)行反轉(zhuǎn)，即先除掉那些沒(méi)有直接 相連而使權(quán)重值為0的值，用學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里最大的權(quán)重值與學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里最小的權(quán)重 值進(jìn)行交換，用第二大值與第二小值交換，按照此規(guī)則對(duì)整個(gè)學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里的權(quán)重值進(jìn) 行交換，接著對(duì)學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里權(quán)重值為0的人物節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值進(jìn)行值最大化處理，最后 去得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)到其他節(jié)點(diǎn)的最短關(guān)系權(quán)重值。6. 如權(quán)利要求1所述的基于學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的專家學(xué)術(shù)距離評(píng)估方法，其特征在于，鄰 里重疊度的定義如下： 公式（3-2) 在公式（3-2)里，分母部分不包括A和B本身。7.如權(quán)利要求1所述的基于學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的專家學(xué)術(shù)距離評(píng)估方法，其特征在于，第 二步包括： 計(jì)算學(xué)術(shù)距離特征灰色關(guān)聯(lián)指數(shù)，各個(gè)結(jié)構(gòu)特征對(duì)每個(gè)人物的學(xué)術(shù)距離指數(shù)計(jì)算如 下：公式（3-3) 公式（3-3)表示的是該指標(biāo)的測(cè)量值與最優(yōu)值之間的差異與整個(gè)測(cè)量過(guò)程中最好的 曲線與最優(yōu)曲線差異的比值，得到的是該個(gè)指標(biāo)對(duì)該人物節(jié)點(diǎn)的學(xué)術(shù)距離貢獻(xiàn)度，其中測(cè) 量值是指每個(gè)節(jié)點(diǎn)的四個(gè)結(jié)構(gòu)特征的測(cè)量值，而最優(yōu)值是指根據(jù)測(cè)量值來(lái)得到最好的值， 在公式（3-3)里ri(k)表示的是第i個(gè)節(jié)點(diǎn)第k個(gè)個(gè)測(cè)量指標(biāo)的學(xué)術(shù)距離指數(shù)，k= 1，2， 3,4,P為分辨系數(shù)，用來(lái)減少因?yàn)锳m。,過(guò)大而使上面那個(gè)函數(shù)失真的影響，Am。,和Ami。分 別是測(cè)量值與最優(yōu)值差異的最大值和最小值，計(jì)算如下：公式（3-4)表示的是所有學(xué)術(shù)距離特征的測(cè)量值與最優(yōu)值之間差異的絕對(duì)值，Am。， 和Ami。分別是公式（3-4)里的最大與最小值，表示的是測(cè)量曲線與最優(yōu)曲線的差異，其中 X*(k)與Y*(k)分別表示的是測(cè)量值與最優(yōu)值，其公式分別如公式（3-5)和公式（3-6)所 示： Xi=找i(1)，Xi(2)，Xi(3)，Xi(4)} 公式（3-5) 公式（3-5)表示的是四個(gè)學(xué)術(shù)距離結(jié)構(gòu)特征的測(cè)量值，其中Xi(m)表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的 四個(gè)學(xué)術(shù)距離結(jié)構(gòu)特征的測(cè)量值，m= 1，2,3,4， Y= (y(l)，y(2)，y(3)，y(4)) 公式（3-6) 公式（3-6)表示的是綜合整個(gè)學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)得出的整個(gè)學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的測(cè)量學(xué)術(shù)距 離結(jié)構(gòu)特征的最優(yōu)序列，其中該序列中的y(m)是所有節(jié)點(diǎn)中的第m個(gè)回避指標(biāo)因子值的 最優(yōu)值；采用"均值法"對(duì)該些學(xué)術(shù)距離結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行無(wú)量綱化處理，對(duì)公式（3-5)、公式 (3-6)里的結(jié)果處理后得到的比較數(shù)據(jù)序列分別如公式（3-7)和公式（3-9)所示：其中Xi(k)表示的是節(jié)點(diǎn)i的第k個(gè)結(jié)構(gòu)特征值，aver化）表示的是所有節(jié)點(diǎn)第k個(gè)結(jié) 構(gòu)特征的平均值：無(wú)量綱化后得到的最優(yōu)數(shù)據(jù)序列為： 公式（3-9) 其中y(m)表示節(jié)點(diǎn)第m個(gè)結(jié)構(gòu)特征的最優(yōu)值，aver(m)表示的是第m個(gè)結(jié)構(gòu)特征的平 均值； 計(jì)算學(xué)術(shù)距離結(jié)構(gòu)特征變異度權(quán)值，結(jié)構(gòu)特征的權(quán)重計(jì)算如下：公式（3-10) 公式（3-10)表示各個(gè)結(jié)構(gòu)特征權(quán)重值的計(jì)算，用該結(jié)構(gòu)特征的標(biāo)準(zhǔn)差與其平均值比 值得到該結(jié)構(gòu)特征的相對(duì)變異程度，Vk表示的是該結(jié)構(gòu)特征的權(quán)重值，X ik表示的該結(jié)構(gòu)特 征測(cè)量的平均值，Sk表示的是所有結(jié)構(gòu)特征的標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算公式如下：公式（3-11) 公式（3-11)表示的是某個(gè)結(jié)構(gòu)特征測(cè)量指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，用來(lái)反應(yīng)各個(gè)結(jié)構(gòu)特征值的 差異程度，其中Sk表示第k個(gè)結(jié)構(gòu)特征的標(biāo)準(zhǔn)差，Xi化）是第i個(gè)節(jié)點(diǎn)第k個(gè)結(jié)構(gòu)特征的指 標(biāo)值；Xik表示第k個(gè)結(jié)構(gòu)特征的平均值，對(duì)各個(gè)結(jié)構(gòu)特征的變異系數(shù)值進(jìn)行歸一化處理，使 各個(gè)結(jié)構(gòu)特征的權(quán)重值的范圍在0到1之間，并且四個(gè)結(jié)構(gòu)特征的權(quán)重值之和為1，計(jì)算公 式如下：公式（3-12) 公式（3-12)表示的是各個(gè)結(jié)構(gòu)特征權(quán)重歸一化處理后的結(jié)果，其中Vk表示的是第k個(gè) 結(jié)構(gòu)特征的權(quán)重值； 綜合學(xué)術(shù)距離的計(jì)算，用各個(gè)結(jié)構(gòu)特征的學(xué)術(shù)距離值乘W各個(gè)結(jié)構(gòu)特征的權(quán)重值，累 計(jì)求和得到總的結(jié)構(gòu)特征值，計(jì)算公式如下：公式（3-13) 公式（3-13)中，R(i)表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的總的回避指數(shù)，其中ri(k)表示特征灰色關(guān)聯(lián) 指數(shù)，Wk表示第k個(gè)結(jié)構(gòu)特征的權(quán)重值。8.如權(quán)利要求7所述的基于學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的專家學(xué)術(shù)距離評(píng)估方法，其特征在于，學(xué) 術(shù)社區(qū)結(jié)構(gòu)特征的最優(yōu)值為1，關(guān)系跳數(shù)結(jié)構(gòu)特征的最優(yōu)值為1，關(guān)系權(quán)重結(jié)構(gòu)特征的最優(yōu) 值為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的最小的權(quán)重值，鄰里重疊度結(jié)構(gòu)特征的最優(yōu)值為1，P取值為0.5。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的專家學(xué)術(shù)距離評(píng)估方法，包括如下步驟：第一步，提取學(xué)術(shù)社區(qū)結(jié)構(gòu)特征、關(guān)系跳數(shù)結(jié)構(gòu)特征、關(guān)系權(quán)重結(jié)構(gòu)特征以及鄰里重疊度結(jié)構(gòu)特征；學(xué)術(shù)社區(qū)結(jié)構(gòu)特征區(qū)分兩人是否在同一學(xué)術(shù)社區(qū)；學(xué)術(shù)關(guān)系跳數(shù)結(jié)構(gòu)特征表示兩人直接相連或達(dá)到通過(guò)人物的個(gè)數(shù)；學(xué)術(shù)關(guān)系權(quán)重表示在學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里，人物到其他人物的權(quán)重值；鄰里重疊度表示共同朋友的數(shù)量；第二步，使用變異系數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)算法來(lái)綜合評(píng)估以上的四個(gè)學(xué)術(shù)距離結(jié)構(gòu)特征，得到綜合的學(xué)術(shù)距離值。這種方法計(jì)算簡(jiǎn)便，能有效評(píng)估出是否回避，能顯著提高科技評(píng)價(jià)及評(píng)審的公平與準(zhǔn)確性。
【IPC分類】G06F17/30
【公開(kāi)號(hào)】CN104933111
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510299330
【發(fā)明人】黃芳, 劉晰晰, 龍軍, 張祖平
【申請(qǐng)人】中南大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年9月23日
【申請(qǐng)日】2015年6月3日