菊花领域学者合著贡献分配算法比较及影响力分析开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

课题意义

随着科学研究的多元化及学科的交叉、融合趋势的发展，科学研究的形式已从个体研究转变为群体合作研究，科研合作成为学术交流的重要表现形式。研究领域的专业化、研究内容的深入化，跨学科、跨机构、跨地区的寻求相关专业领域，有共同研究方向的科研合作对象进行科研合作，已成为科研项目取得重大突破的智力保障。与此同时合著涉及到劳动分配、荣誉分配、财富分配、责任承担等问题，贡献度研究者们由此探索出一批方法。目前主要的解决方法主要是：利用公式定量计算作者贡献；通过联合探讨在文后附贡献声明。本研究以菊花领域学者为研究对象，利用ammaa、zpc指数、em’序列指数三种算法计算合著学者贡献度，对比它们在贡献度计算上的优劣，并采用其中最优指标对学者进行影响力排名，识别出其中的高质量研究团队及其研究特色，为之后实际应用以上三种指标提供实例和优劣性评价，以便于选择适用算法，并且为需求主体选择研究团队提供参考。

2. 研究的基本内容和问题

研究目标

利用ammaa、zpc指数、em’序列指数三种计量学指标计算合著论文作者各自的贡献度，对比分析，得到三种算法的优劣势，并利用其中最适算法对作者进行影响力排名，得到高质量研究团队和他们的研究特色。

研究内容

3. 研究的方法与方案

研究方法

1、下载web of science核心期刊数据库全部以菊花为主题的文献，建立一级数据集合，包括作者、位次和属性、机构、被引频次等。

2、整理数据，归纳同人、同机构的不同名称写法，识别出一级数据集内某作者的研究参与情况，加入位次、被引等必需字段，整合为二级数据集。

4. 研究创新点

创新之处

1、本课题研究的三种算法是近年新提出的，在实例验证和性能分析上尚且不完整，本课题就是采用对比分析法对其进行各方面效果的评估。

2、以影响力排名为基础选出的高质量研究团队和研究倾向更具客观性。

5. 研究计划与进展

研究目标及预期进展

2020年1月-2020年2月：查阅相关文献；与导师商量研究方向和方式，初步拟定选择的算法；查阅该算法相关文献，学习如何使用；

2020年3月：下载整理数据。