孟阳¹，吴登生²，李建平²

1. 中国科学院大学经济与管理学院,北京 100190;2. 中国科学院科 技战略咨询研究院, 北京 100190

出版日期:2019-07-25发布日期:2019-10-10

Model Construction and Empirical Analysis of Institute Hierarchical Clustering Based on Discipline Layout

MENG Yang¹ ,WU Dengsheng ² ,LI Jianping²

Online:2019-07-25Published:2019-10-10







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本文评论

研究不同机构学科布局或主题领域分布的差异, 并基于学科布局对科研机构进行聚类分析, 有助于掌握科研机构的发展规律, 对提高机构管理的效率和效益方面有着重要意义. 文章采用科学基金项目数据来衡量科研机构学科布局情况, 并针对基于项目数据学科布局聚类过程中数据存在的高维、稀 疏特征, 传统的聚类方法难以直接处理的问题, 构建了``$t$-SNE+ 层次聚类''集成聚类方法. 通过对中国科学院的国家自然科学基金项目数据进行研究, 得到了中国科学院下属的 117 个研究机构的基于学科布局的聚类结果, 并以 10 类为例, 阐述了不同类别的机构学科布局特征. 实证结果表明, 文章使用的``$t$-SNE+ 层次聚类''方法得到的聚类结果, 相比于传统方法得到的结果具有更好的效果, 可以为学科布局调整提供支撑.

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