《学术影响力的测评:方法与实践》主要介绍如何在大数据时代进行学术影响力测评，包括各种测评方法的介绍和测评工具的使用。《学术影响力的测评:方法与实践》面向大规模数据集，研究对象从作者、期刊拓展到文章、基因、药物等，研究方法涉及数据和文本挖掘、网络分析及不错统计学等领域。《学术影响力的测评:方法与实践》采用理论讲述与案例剖析相结合的编写形式，具有较强的可读性和可操作性。《学术影响力的测评:方法与实践》可作为信息管理、情报学、图书馆学等专业研究人员参考书，也可作为广大信息工作者、图书情报档案工作者、科研人员、评价人员及有关管理者的业务参考书。

Ying Ding博士是美国印第安纳大学信息与计算学院副教授，奥地利因斯布鲁克大学不错研究员。参与多项美国国立卫生研究院（Nation Institutes of Health，NIH）和欧盟资助的项目，在靠前期刊、会议等发表文章170多篇。合作出版Semantic Web Synthesis、Spinning the Semantic Web、Intelligent Information Integration in B2BElectronic Commerce、Towards the Semantic Web：Ontology―drivenKnowledge Management等多部著作。同时，她还是《信息计量学杂志》（Journal of Informetrics）、《科学计量学》（Scientometries）等期刊的编委，研究兴趣主要有社会网络分析、语义网、引文分析、知识管理和Web技术应用。Google Scholar引用3920次，h指数32。
窦永香，教授，博士生导师/硕士生导师，主要从事信息分析、智能信息系统与检索、知识管理与知识系统工程方面的研究。曾主持国家自然科学基金项目“基于社区的P2P信息资源的语义检索策略与模型研究”、陕西省自然科学基金“网络信息资源的信息体系结构和组织方法研究”各1项。曾在《情报学报》《图书情报工作》《情报杂志》等核心刊物上发表论文30余篇。

第一部分网络工具及分析
1利用Map Equation Framwork实现网络的社区发现及可视化
1.1引言
1.2方法综述
1.3Map Equation Framework
1.3.1Map Equation
1.3.2Infomap
1.4Map Equation软件包的操作步骤说明
1.4.1Map EquationWeb应用
1.4.2Infomap命令行软件
1.4.3网络输入和输出格式
2链接预测
2.1引言
2.2链接预测过程及其应用
2.3数据
2.4链接预测工具
2.4.1安装
2.4.2基本用途
2.5链接预测实践
2.5.1前处理
2.5.2预测器选择
2.5.3预测
2.5.4评价和解释
2.5.5配置文件
附录：用作Python模型
3网络分析与指标
3.1引言
3.2网络与文献计量学
3.3基本网络特性
3.4网络数据
3.5利用网络科学计量
3.6合作网络
3.7引文网络
4分析引文网络的PageRank相关方法
4.1引言
4.2PageRank
4.2.1PageRank定义
4.2.2PageRank计算
4.2.3阻尼因子参数
4.2.4以随机冲浪方式解释PageRank
4.3文献综述
4.3.1PageRank的前身
4.3.2分析文献引文网络的PageRank方法
4.3.3分析作者引文网络的PageRank方法
4.3.4分析出版物引文网络的PageRank方法
4.4使用说明
4.4.1从Web of Science数据库下载书目数据
4.4.2用Sci2工具建立一个文献引文网络
4.4.3使用MATLAB进行PageRank计算
第二部分科学系统
5系统生命周期及其与三股螺旋的关系
5.1简介
5.2相关研究
5.3实验假设
5.4技术生命周期中的可度量状态
5.5使用工具生成结果的步骤
5.6关于技术准备水平里程碑5的扩展／进化
5.7TRL逻辑到改进模型的应用
5.8讨论
6空间科学计量学与学术影响：近期研究、工具及方法综述
6.1引言
6.2综述论文选取
6.2.1综述范围
6.2.2检索过程
6.3综述
6.3.1出版物和引文影响力的空间分布
6.3.2引文影响地理图
6.3.3工具和方法
7科研人员发表模式及其在作者消歧中的应用
7.1引言
7.2文献所属作者判别研究综述
7.3方法
7.4科研人员文献发表模式中的规律
附录1：期刊学科列表
附录2：院系学科列表
8知识整合与扩散：多样性和连贯性的度量和可视化
8.1引言
8.2概念框架：知识整合和扩散作为认知多样性与连贯性的变化
8.3数据选择和操作方法
8.3.1分析单元
8.3.2将元素划分类别
8.3.3获取关系
8.3.4可视化
8.4如何计算和可视化知识整合
8.4.1多样性测量介绍说明
8.4.2计算一组论文多样性的R脚本
第三部分统计与基于文本的方法
9信息计量研究中的受限因变量模型和概率预测
9.1引言
9.2数据：在信息计量学中哪些文献被引用
9.3二分类变量回归
9.4有序变量回归模型
9.5计数资料模型
9.6Stata中的受限因变量模型
10利用Stanford CoreNLP软件进行文本挖掘
10.1引言
10.2文献计量学研究中的文本挖掘
10.3文本挖掘系统的结构
10.4Stanford CoreNLP分析器
10.5举例说明文本挖掘在文献计量学分析中的应用
10.6结果
……
11主题模型：使用主题滤镜评价学术影响力
12机构间引文影响力差别的本质与实际意义：运用效应量与可信区间分析百分位数的指南
第四部分可视化
参考文献