李 翀，王宇宸，2*，杜伟静，2，何晓涛，刘学敏，张士波，李树仁

（1.中国科学院计算机网络信息中心，北京 100190；2.中国科学院大学，北京 100049）

（*通信作者电子邮箱wangyuchen@cnic.cn）

0 引言

科研论文是科研人员重要成果之一，高水平科研论文既可以反映作者的科研水平，一定程度也能反映出研究热点变化及国家科研投入变化情况。因此，基于时间序列对科研论文进行热点学科、科研社区、合著网络、人才发现研究非常有意义。人才作为重大科技成果、科技发展和社会进步的主体和源动力，挖掘优秀人才、培养和发现潜在人才尤为重要。

目前有较多对优秀科研人才挖掘的研究，并取得了一定的成效，不论是整体数据挖掘范围、挖掘精度方面，还是对科研人员学术能力评价方面，都取得了不错的效果。如冯岭等［1］从专利数据中抽取发明人的各个特征构建多层感知机模型，从而发现技术创新人才。江艳萍等［2］基于文献计量方法对全球潜力华人青年学者进行发现与评价，通过制定相应的检索策略获取数据集，从数据集中提炼出学者信息，利用筛选指标体系和综合评价指标体系确定潜力候选人，最后与同学科领域的标杆人物进行比较分析，明确潜力候选人的科研水平和学术定位。王孟頔等［3］利用Hadoop 计算平台，通过网页数据提取分析关键词，根据关联规则算法挖掘出关联关键词，采用基于相似项的策略推荐人才。

上述人才挖掘分析算法，在人才发现和学者评价角度都取得了较好的进展，但也存在一定的不足之处。……