刘静春　陈丽云

关键词：大数据；网络社区；学术资源；数据挖掘

摘要：文章分析了网络社区学术信息资源需求与行为特征，阐明了大数据环境下网络社区学术资源的动力机制，论述了大数据环境下网络社区学术资源深度挖掘与聚合的方法，提出了网络社区面向用户的学术资源推送服务模式。

中图分类号：G250文献标识码：A文章编号：1003-1588（2016）09-0114-03

大数据时代学科信息交融为科研人员学术创新提供了条件，面对海量信息数据，科研人员的学术交流方式也由传统渠道逐渐向博客、SMS等网络社区方向发展。大数据环境下网络社区的数量逐渐增多，学术资源呈现网络化聚合趋势，并且类型更为多样，传播速度更为高效。研究表明，截至2014年年底我国学术科研类网络社区用户的数量已经超过180万，常见的网络社区包括丁香园、学术博客等。网络社区学术信息资源的迅速增长及数据挖掘等技术的不断进步，为研究网络社区功能与揭示知识关联奠定了基础。为更好地发现网络社区学术资源的内在关联，掌握网络社区学术资源的发展规律，以高效管理促进科研创新，需要借助大数据技术制订合理的学术资源聚合与服务方案。

1网络社区学术信息资源需求与行为特征分析

网络社区是大数据时代科研人员获取学术信息的重要来源，只有了解网络社区学术信息需求与行为特征，才能更好地为科研人员提供服务。

1.1网络社区学术资源的产生

网络社区是指具有相同兴趣爱好与学科背景的用户，通过网络技术开展信息交互形成的虚拟团体。……