【摘 要】
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随着各领域科学研究的开展,文献数据与日俱增,关于文献数据的更深入的研究对于科研对象的评价与趋势分析具有重要意义.同时,随着分析方法的成熟和应用场景的延伸,文献的分析
【机 构】
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北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室
【基金项目】
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本文得到国家自然科学基金项目（90924029）和国家＂十一五＂科技支撑计划项目（2006BAH03B05）资助.
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随着各领域科学研究的开展,文献数据与日俱增,关于文献数据的更深入的研究对于科研对象的评价与趋势分析具有重要意义.同时,随着分析方法的成熟和应用场景的延伸,文献的分析带给研究人员的一个挑战是如何在超大规模数据（PB级）中进行有效的挖掘.工业界和学术界越来越倾向于使用基于分布式密集数据计算模型,如MapReduce等,来进行大规模数据挖掘.文章在云计算平台上实现了文献数据的社团发现算法,并对学术会议的演化进行了分析.通过分析,可以清晰地看到活跃在学术会议中的科研合作团队的核心科研工作者,这对进一步了解学术会议
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