基于文獻計量大數(shù)據(jù)的科技人才評價研究

　　本書內(nèi)容上主要分為三部分：部分為理論研究部分，涵蓋確定研究主題，論述研究背景、目的及意義，對國內(nèi)外文獻進行梳理，并提出本書研究內(nèi)容所涉及到的相關理論及方法。該部分為后續(xù)章節(jié)中的研究提供了必要的支撐。第二部分為本書的核心研究內(nèi)容，即模型構建部分，主要運用文獻計量、替代計量、統(tǒng)計學、大數(shù)據(jù)、機器學習和人工智能等理論和方法，研究和構建高?？萍既瞬旁u價體系，為實證研究奠定理論基礎。第三部分是實證研究和結論部分，選取山東省學科人才基本科學計量數(shù)據(jù)和替代計量數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，對比分析了K-means聚類機器學習算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法和本書作者提出的BPNN-GA三種評價方法的實驗結果，驗證了方法對于科技人才評價的有效性。在理論和實證研究的基礎上，后從政府、高校和社會幾個層面提出對于科技人才評價和管理決策的相關結論和建議。

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