题 目：基于多维邻近性的科研领导力研究
讲座人：贺超城
时间：2021年 3月31 日上午9:00—10：30
地点：腾讯会议205 682 515
主办：管理科学与信息管理系
报告人：贺超城，武汉大学博士研究生 信息管理学院 管理科学与工程系/香港城市大学博士研究生 数据科学学院 数据科学系。主要研究方向为计算社会科学，社会仿真；信息计量，科学学；网络表示学习，机器学习。其系列研究成果已发表于国内外管理科学相关著名期刊，例如Journal of the Association for Information Science and Technology、Scientometrics、Information Processing and Management、Journal of Data and Information Science、情报学报、数据分析与知识发现、现代情报、信息资源管理学报等。
报告摘要：科技创新日益成为国际政治、经济、军事等格局的决定性变量，而科研合作是最重要且最普遍的科技创新形式。科研领导力在日益庞杂的科研合作中至关重要。
多维邻近性是分析创新交互的重要框架。本报告研究多维邻近视角下科研领导力网络的影响机制、关键节点识别、链路预测等三个方面内容。具体内容包括：科研领导力网络连边强度的邻近性机理、基于地理科研领导力网络的关键节点识别、采用属性网络表示学习的科研领导力网络链路预测等。
