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书名：	科学预测
作者：	霍朝光著
出版信息：	北京清华大学出版社 2025.6
开本页数：	24cm 199页
丛书名：
单册：
中图分类：	N4
科图分类：
主题词：	科学技术--ke xue ji shu--普及读物
电子资源：
ISBN：	978-7-302-69411-3

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330		@a本书主要从理论体系和方法实战两个方面展开: 在理论体系篇, 在介绍科学预测的内涵、发展与面对的困境后, 着重从科学影响力预测、科学行为预测、学科主题预测三个方面构建科学预测内容理论体系, 主要构建了论文影响力、学者影响力、期刊影响力、专利影响力、机构影响力、选题行为、合作行为、引用行为、学科主题发展状态、学科主题链路关系等十个预测维度, 系统介绍科学预测这一领域的理论体系、方法思路、模型算法、数据特征等, 集图机器学习、大模型、深度学习于一体, 为科学预测提供一套相对系统的理论和方法体系框架。在方法实战篇, 基于图神经网络、异构图神经网络、文本表示学习、深度学习、机器学习、大数据分析等技术, 分别构建了学科主题热度预测模型、跨学科主题链路预测模型、学者跨学科合作测度指标与预测模型、跨学科引文预测方法、学者跨学科选题行为预测模型等, 分别以国内外信息资源管理学科数据、中国人民大学学者数据、PubMed生命与医学全量数据、数字人文领域数据等为例, 从不同维度进行了实证, 为科学预测提供一系列方法指导和具体的应用示范。
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科学预测：预见科学之美/霍朝光著.-北京：清华大学出版社，2025.6

199页：图 (部分彩图)；24cm

本书系国家自然科学基金面上项目 (72374202) 和青年项目 (72004221) 成果之一

ISBN 978-7-302-69411-3：CNY68.00

本书主要从理论体系和方法实战两个方面展开: 在理论体系篇, 在介绍科学预测的内涵、发展与面对的困境后, 着重从科学影响力预测、科学行为预测、学科主题预测三个方面构建科学预测内容理论体系, 主要构建了论文影响力、学者影响力、期刊影响力、专利影响力、机构影响力、选题行为、合作行为、引用行为、学科主题发展状态、学科主题链路关系等十个预测维度, 系统介绍科学预测这一领域的理论体系、方法思路、模型算法、数据特征等, 集图机器学习、大模型、深度学习于一体, 为科学预测提供一套相对系统的理论和方法体系框架。在方法实战篇, 基于图神经网络、异构图神经网络、文本表示学习、深度学习、机器学习、大数据分析等技术, 分别构建了学科主题热度预测模型、跨学科主题链路预测模型、学者跨学科合作测度指标与预测模型、跨学科引文预测方法、学者跨学科选题行为预测模型等, 分别以国内外信息资源管理学科数据、中国人民大学学者数据、PubMed生命与医学全量数据、数字人文领域数据等为例, 从不同维度进行了实证, 为科学预测提供一系列方法指导和具体的应用示范。

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序号	登录号	条形码	馆藏地/架位号	状态	备注
1	730108	300730108	流通书库/ [索取号:N4/68]	在馆
2	730109	300730109	流通书库/ [索取号:N4/68]	在馆
3	730110	300730110	流通书库/ [索取号:N4/68]	在馆