文献

J-GLOBAL ID：201702225527286704   整理番号：17A1677531

科学協力地域の傾向性の研究-中国霧霧研究を例として-【JST・京大機械翻訳】

Research on Geographical Preference of Scientific Collaboration:A Case Study of Haze Research Network in China

著者 (5件)： Wang Shuang (信息工程大学地理空間信息学院,鄭州,450052) ,  Chen Yufen (信息工程大学地理空間信息学院,鄭州,450052) ,  Yuan Yecheng (中国科学院地理科学与資源研究所資源与環境信息系統国家重点実験室,北京,100101) ,  Li Wei (信息工程大学地理空間信息学院,鄭州 450052; 75711部隊,广州 510515) ,  Wang Chengshun (信息工程大学地理空間信息学院,鄭州,450052)
資料名： Diqiu Xinxi Kexue Xuebao  (Diqiu Xinxi Kexue Xuebao)
巻： 19  号： 2  ページ： 248-255  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2670A  ISSN： 1560-8999  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 科学協力は知識の伝播と共有を促進する重要な手段であり、すでに研究により、地理的要素が科学協力に影響を与える主な要素の一つであることが明らかになっている。しかし、現在この問題に対する研究の多くは、科学計量学の角度から、科学協力強度と地理的距離の関数関係について述べており、科学協力の空間上の分布特徴と内部差異性を明らかにすることができない。そこで,本稿では,地理学的な観点から,中国のヘイズ研究の協力ネットワークを例として,文献記録における位置情報を解析することにより,仮想的な科学的協力ネットワークを地理協力ネットワークにマッピングした。これに基づき,地理的距離を考慮した科学的協力ネットワークコミュニティ発見法を提案し,科学的協力ネットワークに含まれる空間的クラスタ化特徴をマイニングし,科学的協力の地域傾向を反映した。比較結果により、協力頻度と地理的距離に基づくコミュニティ発見アルゴリズムは、コミュニティ内部の平均地理的距離を最小にし、協力強度を最大にすることができ、科学的協力の地理的な近似性を反映し、また科学協力強度の特徴を反映していることが分かった。この方法は科学的協力における暗黙の空間分布パターンと関係を直観的に明らかにすることができ、その他の複雑なネットワークの地理的コミュニティの区分に対してもある程度の参考意義がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *中華人民共和国 ,  空間分布 ,  位置情報 ,  クラスタ化 ,  ネットワーク ,  コミュニティ ,  地理学 ,  アルゴリズム ,  類似性
準シソーラス用語： ネットワークコミュニティ ,  ヘイズ ,  地理的距離 ,  科学計量学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： scientific collaboration ,  geo-visualization ,  complex network ,  community detection ,  Salton index

分類 (2件)： 産業経済  (KA02000Y) ,  研究開発  (AA03000V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 科学 ,  協力 ,  地域 ,  傾向 ,  研究 ,  中国 ,  霧