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    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于科研檔案的實證研究

    2016-11-29 03:42:33陳玉亮張代華
    軟件 2016年9期
    關(guān)鍵詞:課題組數(shù)據(jù)挖掘資助

    陳玉亮,張代華

    (江蘇科技大學(xué)檔案館,江蘇 鎮(zhèn)江 212003;江蘇科技大學(xué)信息中心,江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于科研檔案的實證研究

    陳玉亮,張代華

    (江蘇科技大學(xué)檔案館,江蘇 鎮(zhèn)江212003;江蘇科技大學(xué)信息中心,江蘇 鎮(zhèn)江212003)

    隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展,其在社會各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,并顯現(xiàn)出巨大的價值。本文以江蘇科技大學(xué)獲得資助的國家級科研項目為例,分別采用聚類分析法和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析法對近五年來獲批的國家級科研項目組數(shù)據(jù)集進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘,為學(xué)校找出科研重點領(lǐng)域,凝練出學(xué)科發(fā)展特色提供決策依據(jù)。

    數(shù)據(jù)挖掘;聚類分析;關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

    本文著錄格式:陳玉亮,張代華. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于科研檔案的實證研究[J]. 軟件,2016,37(9):52-54

    0 引言

    科研檔案是高等學(xué)??蒲邪l(fā)展的縮影和真實寫照,是反映高校科學(xué)研究和科研管理水平的重要標(biāo)志,是高校實力的見證。科學(xué)研究水平是各高校核心競爭力的關(guān)鍵所在,支撐和引領(lǐng)學(xué)科建設(shè)與發(fā)展。隨著高??萍紕?chuàng)新競爭的日趨激烈,在科技資源配置方面,高端人才和重點重大項目資助的集中度不斷升級。與各“985”高校、國子頭的科研院所相比,地方普通高校與它們的創(chuàng)新競爭力差距不斷擴(kuò)大,只有可能在少數(shù)優(yōu)勢學(xué)科具有一定競爭力,在面上科研任務(wù)競爭中占有一定份額。多年來,高校在科研管理中積累了很多數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)只是簡單的以案卷目錄的形式存儲在檔案管理系統(tǒng)中,在高校的科研決策中并沒有得到充分利用,還停留在傳統(tǒng)的管理水平上。如何利用已有的科研檔案信息明確自己的科研優(yōu)勢,找出科研重點領(lǐng)域,凝練出品牌特色,以應(yīng)對普通省屬高校發(fā)展的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),提升自己的核心競爭力,是目前普通省屬高校亟須解決的重大課題。

    1 數(shù)據(jù)挖掘概述

    數(shù)據(jù)挖掘是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法, 是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又具有潛在價值的數(shù)據(jù)信息和知識的過程[1]。數(shù)據(jù)挖掘是一種全新的信息處理技術(shù),其主要特點是對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理,從中提取輔助決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù),把人們對數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的簡單查詢,提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識,提供決策支持[2]。目前數(shù)據(jù)挖掘已廣泛應(yīng)用于商業(yè)零售、電信、金融、電力、保險、生物信息學(xué)和醫(yī)療等行業(yè)。

    聚類分析是根據(jù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的描述對象及其關(guān)系的信息,將數(shù)據(jù)對象分組[3],并使得同一個組內(nèi)的數(shù)據(jù)對象具有較高的相似度,不同組中的數(shù)據(jù)對象具有較低的相似度[4]。

    關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的重要工具之一[5],關(guān)聯(lián)規(guī)則分析是用于發(fā)現(xiàn)隱藏在大型數(shù)據(jù)集中的有意義的聯(lián)系的過程。關(guān)聯(lián)規(guī)則的強度可以用它的支持度和置信度來度量。支持度是一種重要度量,因為支持度很低的規(guī)則可能只是偶然出現(xiàn);另一方面,對于給定的規(guī)則X→Y,置信度越高,Y在包含X的事務(wù)中出現(xiàn)的可能性就越大。

    2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研檔案中的應(yīng)用

    2.1應(yīng)用背景介紹

    國家級科研項目[6]是高校及科研院所科研實力及學(xué)術(shù)水平的一項重要指標(biāo),是高校高水平縱向研究課題經(jīng)費的主要來源。江蘇科技大學(xué)作為江蘇省省屬高校,一直以來都非常重視國家級科研項目的申報和管理工作,在獲得批準(zhǔn)項目數(shù)量與資助金額不斷提升的同時,學(xué)校的科研實力和學(xué)術(shù)水平也躍上了一個新臺階。多年來,我校在科學(xué)研究過程中積累了很多數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)只是簡單的以案卷目錄的形式存儲在檔案管理系統(tǒng)中,在學(xué)校的科研決策中并沒有得到充分利用,本文以江蘇科技大學(xué)2011—2015年獲得資助的國家級科研項目為例, 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對參與國家級科研項目的課題組進(jìn)行了科研績效評估,為學(xué)校找出科研重點領(lǐng)域和優(yōu)勢學(xué)科、凝練出品牌特色提供決策依據(jù),同時進(jìn)一步探討科研績效與科研人員最高學(xué)位、職稱、年齡之間的關(guān)系,從而實現(xiàn)科研團(tuán)隊的優(yōu)化配置。

    2.2數(shù)據(jù)選擇及預(yù)處理

    2.2.12011至2015年江蘇科技大學(xué)國家級科研項目基本情況分析

    近五年來,江蘇科技大學(xué)所獲自然科學(xué)與社會科學(xué)國家級項目實現(xiàn)了質(zhì)與量的飛躍,獲資助項目數(shù)逐年遞增,資助經(jīng)費也實現(xiàn)了穩(wěn)步增長,獲資助項目數(shù)從2011的24項增加到2015年的45項,資助經(jīng)費從2011年的659萬元增加到2015年的1478萬元(其中2013年葛世倫教授申請的“基于云的管理信息系統(tǒng)再造研究”項目作為重點項目,資助經(jīng)費為220萬元)。

    2.2.2課題組數(shù)據(jù)集

    國家級科研項目相關(guān)信息包括項目名稱、申請領(lǐng)域、資助經(jīng)費、負(fù)責(zé)人年齡、項目組成員最高學(xué)位、專業(yè)、職稱、批準(zhǔn)年度?;诖?,本文構(gòu)造了課題組數(shù)據(jù)集,并利用聚類方法對其進(jìn)行了分析。課題組數(shù)據(jù)集由項目資助經(jīng)費、負(fù)責(zé)人年齡、項目組中博士人數(shù)、碩士人數(shù)、學(xué)士人數(shù)、其他人數(shù)、教授(正高)人數(shù)、副教授(副高)人數(shù)、講師(中級)人數(shù)、助教(初級)人數(shù)、項目中各專業(yè)的人數(shù)組成。2011—2015年江蘇科技大學(xué)共獲批了185個國家級項目,有156個專業(yè)共 815名科研人員參與。因此,本文為課題組數(shù)據(jù)集添加了對應(yīng)于這156個專業(yè)的人數(shù)屬性, 以便發(fā)現(xiàn)項目組人員專業(yè)差別對國家級項目的影響。項目負(fù)責(zé)人年齡劃分成<=30、31-35、36-40、41-45、46-50、51-55、56-60、61-65、>=66共9個年齡段。

    2.3基于數(shù)據(jù)挖掘的課題組科研績效評估

    2.3.1課題組數(shù)據(jù)集的聚類分析

    表1 課題組數(shù)據(jù)集聚類結(jié)果

    課題組數(shù)據(jù)集的聚類結(jié)果顯示,簇1中的項目數(shù)為45,大部分是面上項目或者重點項目,資助經(jīng)費額較高、課題組科研能力較強,僅占總項目的24.3%;簇2中的項目數(shù)為140,占總項目的75.7%。結(jié)合聚類結(jié)果的簇中心情況如表1所示,簇1的各項指標(biāo)都優(yōu)于簇2,尤其是教授人數(shù)和資助經(jīng)費額。本文還利用決策樹分析聚類結(jié)果,發(fā)現(xiàn)教授人數(shù)、講師人數(shù)和資助經(jīng)費是導(dǎo)致這種項目聚類結(jié)果的重要因素。簇1共包含材料學(xué)11項、海洋工程10項、機械工程7項、管理科學(xué)與工程7項、養(yǎng)蠶學(xué)5 項、自動化2項、物理學(xué)2項、生物學(xué)1項目。這說明了材料學(xué)、海洋工程、機械工程、管理科學(xué)與工程、養(yǎng)蠶學(xué)是江蘇科技大學(xué)自然科學(xué)的優(yōu)勢研究學(xué)科,自動化、物理學(xué)、生物學(xué)等學(xué)科在快速發(fā)展,計算機科學(xué)、電子學(xué)等其他學(xué)科還需要提高。簇2的負(fù)責(zé)人年齡段指標(biāo)顯示這些項目申請人比較年輕,絕大多數(shù)都小于40歲,正是出科研成果的黃金時期,他們是學(xué)??蒲嘘犖榈纳?;簇1的負(fù)責(zé)人年齡段指標(biāo)顯示項目申請人具有豐富的科研經(jīng)驗,但超過一半以上的人在50歲以上,人才成長有些脫節(jié),年輕教師沒有能夠及時頂上來,不利于學(xué)校的長遠(yuǎn)發(fā)展。

    2.3.2課題組數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

    本文在聚類分析的基礎(chǔ)上,采用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析法來探討科研績效評估結(jié)果與科研人員的最高學(xué)位、職稱、年齡之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)表見表2,其中,表1中簇1欄中項目組人員的評估結(jié)果為優(yōu),簇2欄中項目組人員的評估結(jié)果為良。對科研人員的年齡進(jìn)行了分段,A1表示科研人員年齡<=30歲,A2表示31-35歲,A3表示36-40歲,A4表示41-45歲,A5表示46-50歲,A6表示51-55歲,A7表示56-60歲,A8表示61-65歲,A9表示>=66歲。

    表2 項目組科研人員數(shù)據(jù)表

    通過關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法挖掘出項目組科研人員數(shù)據(jù)表中各個屬性之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,并設(shè)定Smin=0.05,Cmin=0.20,得出如下的關(guān)聯(lián)規(guī)則,如表3所示。表3中X表示最高學(xué)位和職稱,Y表示評估結(jié)果。

    表3 關(guān)聯(lián)規(guī)則

    從表3中的關(guān)聯(lián)規(guī)則可知:擁有博士或碩士學(xué)位的人員科研經(jīng)驗豐富,評定結(jié)果為優(yōu)的可信度和支持度較高;具有教授或副教授職稱的人員具有豐富的科研經(jīng)驗,評定結(jié)果為優(yōu)的可信度和支持度較高。從加強學(xué)??蒲袌F(tuán)隊建設(shè)目標(biāo)出發(fā),應(yīng)該吸收學(xué)位低的人員參與科研活動[7],同時要培養(yǎng)職稱低的人員,豐富他們的科研經(jīng)驗,提高他們的科研能力。

    3 結(jié) 語

    本文對江蘇科技大學(xué)2011—2015年間獲批的國家級項目數(shù)據(jù)集進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘,結(jié)果表明材料學(xué)、海洋工程、機械工程、管理科學(xué)與工程、養(yǎng)蠶學(xué)是江蘇科技大學(xué)自然科學(xué)的優(yōu)勢研究學(xué)科,自動化、物理學(xué)、生物學(xué)等學(xué)科在快速發(fā)展,計算機科學(xué)、電子學(xué)等其他學(xué)科還需要提高。同時對項目組科研人員數(shù)據(jù)信息進(jìn)行了關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,發(fā)現(xiàn)了受教育程度和職稱是影響科研人員科研績效的主要因素,從而可以實現(xiàn)科研團(tuán)隊的優(yōu)化配置,提高科研能力。通過以上分析,為凝練江蘇科技大學(xué)優(yōu)勢科研領(lǐng)域,確定科研創(chuàng)新團(tuán)隊、重點項目、標(biāo)志性成果等的培育對象提供了參考決策依據(jù);為有的放矢地支持重點科研領(lǐng)域建設(shè)、提升學(xué)校核心競爭力奠定了一定的基礎(chǔ)。

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    Empirical Study of Applying of Data Mining Technology in Scientific Research Archives

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