基于复杂关联数据分析的科技领军人才识别及其成长模式研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:71603252
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:15.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:G0403.科技管理与政策
- 结题年份:2019
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2019-12-31
- 项目参与者:马廷灿; 王桂芳; 刘斌; 冯岭; 张平; 贾晓涛; 李春美; 宋甫; 彭乃珠;
- 关键词:
项目摘要
To build a grand team of innovative scientific talents is one of the most important agenda of our current national efforts in talents cultivation, in which exploration and promotion of pioneering talents in basic high-tech research, as well as growing talent teams are the most fundamental highlights. The current methods of pioneering talents exploration and promotion cannot meet with the needs of accuracy and prospective in our new national talents projects. This project focuses on characterizing the developing stages and patterns in talents cultivation. The project first studies the quantitative characterization of talent features, including personal research strength and leadership, based on scientometrics and social network. Then, it discusses a quantitative description method to discover talents developing stages and sub-stages, and further learns the features of those stages using classification methods. Finally, it proposes a quantitative pattern mining method to extract representative developing patterns in talents cultivation, and explains the inner causes of the emergence of those patterns and analyzes the probabilistic causal relationship based on probabilistic model. The potential research results may give scientific supports for related governmental offices so as to improve the effectiveness in pioneering talents cultivation.
发现和培养高科技基础研究领军人才、培育人才团队是我国人才工作长期关注的关键问题之一。当前领军人才的发现方法与培养策略不能很好地满足我国新型人才计划体系在人才发现与培养过程中对准确性与前瞻性的需求。本项目旨在对人才成长过程中的关键数据及其复杂关联进行分析,研究科技领军人才的发现及其成长模式的刻画与解读。项目首先研究基于科学计量方法与社会网络模型的人才特征定量刻画方法(主要包括个人科研能力与团队领导能力的刻画)。其后,研究定量的人才成长阶段描述方法以发现各人才成长阶段及其子类,并使用分类方法学习各成长阶段所有子类的特征以识别领军人才。最后,研究定量的人才成长规律挖掘方法抽取代表性的成长模式,并基于概率模型解读各成长模式出现的内在原因,以分析不同特征与不同的人才成长轨迹间的概率因果关系。研究成果将为各级科技部门和单位制定相关政策提供建议,从而提高我国领军人才培养工作的效率。
结项摘要
发现和培养高科技基础研究领军人才、培育人才团队是我国人才工作长期关注的关键问题之一。当前领军人才的发现方法与培养策略不能很好地满足我国新型人才计划体系在人才发现与培养过程中对准确性与前瞻性的需求。本项目对人才成长过程中的关键数据及其复杂关联进行分析,研究科技领军人才的发现及其成长模式的刻画与解读。项目首先从个人科研能力与团队能力两个方面,基于科研数据与学术社会网络数据对人才的学术造诣、团队合作、学术流动、社会影响等进行了刻画与解读。其后基于人才指标,使用机器学习方法对人才成长阶段进行了识别,设计了海外优秀华裔青年科学家遴选方法,设计开发了相应遴选程序,为多个高校与研究所提供青年千人引进服务,切实的服务于我国人才培养与引进。研究了学者的科研履历与学术流动特征,解读学术流动与人才成长的关联与规律。以不同层次自然科学基金立项数据为基础,研究了学者的成长轨迹。项目研究结果有望提升我国人才培养与引进效率。
项目成果
期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(1)
Probabilistic object deputy model for uncertain data and lineage management
不确定数据和谱系管理的概率对象代理模型
- DOI:10.1016/j.datak.2017.03.005
- 发表时间:2017
- 期刊:Data & Knowledge Engineering
- 影响因子:2.5
- 作者:Wang Liang;Wang Liwei;Peng Zhiyong
- 通讯作者:Peng Zhiyong
Topic based research competitiveness evaluation
基于主题的研究竞争力评估
- DOI:10.1007/s11192-018-2891-7
- 发表时间:2018-08
- 期刊:Scientometrics
- 影响因子:3.9
- 作者:Ma Tingcan;Li Ruinan;Ou Guiyan;Yue Mingliang
- 通讯作者:Yue Mingliang
Multipurpose watermarking for vector map protection and authentication
用于矢量地图保护和身份验证的多用途水印
- DOI:10.1007/s11042-017-4631-z
- 发表时间:2018-03
- 期刊:Multimedia Tools and Applications
- 影响因子:3.6
- 作者:Peng Yuwei;Lan Hai;Yue Mingliang;Xue Yu
- 通讯作者:Xue Yu
我国城市基础研究竞争力对比分析——基于国家自然科学基金资助情况的考察
- DOI:10.16262/j.cnki.1000-8217.2017.04.019
- 发表时间:2017
- 期刊:中国科学基金
- 影响因子:--
- 作者:李瑞婻;马廷灿;岳名亮
- 通讯作者:岳名亮
An Accurate and Impartial Expert Assignment Method for Scientific Project Review
科学项目评审准确公正的专家指派方法
- DOI:10.1515/jdis-2017-0020
- 发表时间:2017-12
- 期刊:Journal of Data & Information Science
- 影响因子:1.5
- 作者:Yue Mingliang;Tian Kailing;Ma Tingcan
- 通讯作者:Ma Tingcan
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其他文献
基于MapReduce的高效地理数据水印方法
- DOI:--
- 发表时间:2012
- 期刊:华中科技大学学报(自然科学版)
- 影响因子:--
- 作者:彭煜玮;岳名亮;汪传建
- 通讯作者:汪传建
其他文献
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