【摘 要】
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如何有效地揭示科学结构已成为知识发现研究的热点问题。近年来，基于文献网络（如合作网络、引文网络等）的社团结构研究已成为图书情报领域的研究热点，成为科学家借助文献数据开展科学结构研究的有力工具。自2002年社团(Community)概念正式提出以来，社团划分研究逐渐受到关注。然而，多数相关研究工作是基于单一网络的社团划分。其实，网络中的不同关系或不同类型主体可能携带着丰富的语义信息，在研究中可以得到
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如何有效地揭示科学结构已成为知识发现研究的热点问题。近年来，基于文献网络（如合作网络、引文网络等）的社团结构研究已成为图书情报领域的研究热点，成为科学家借助文献数据开展科学结构研究的有力工具。自2002年社团(Community)概念正式提出以来，社团划分研究逐渐受到关注。然而，多数相关研究工作是基于单一网络的社团划分。其实，网络中的不同关系或不同类型主体可能携带着丰富的语义信息，在研究中可以得到多种不同的挖掘结果，提升对问题理解的全面性。因此，本文基于合作关系与引用关系，构建包含两种关系类型的混合网络，研究不同加权方法对混合网络社团划分结果产生的影响，同时展现领域重要作者间的合作与引用关系的社团结构，对作者构成的学科领域结构进行量化解读。
首先，梳理了用于科学结构分析的混合网络社团划分方法在图书情报领域的最新研究进展。在揭示科学结构方面，单一网络的社团划分研究已经相对成熟，而混合网络的社团划分研究正处于成长阶段。
第二，对主流社团划分算法进行比较研究。对比之下，Louvain算法、Louvain多级细分算法和SLM算法的时间效率与划分精度更具有可接受度与可信度。在自建数据集上进行实证比较，发现在分辨率为0.5时趋于一个稳定的社团划分结果，且SLM算法的划分结果与论文的研究主题分布情况相对更吻合且与实际情况更相符。
第三，以作者为节点，构建合作与引用关系混合网络。从不同加权角度分配权重来混合数据进行社团划分，发现重要作者与研究主题，发现不同的社团结构，从而更全面的理解领域作者所形成的科学团体结构。最后对不同加权方法下的社团划分结果进行评估，验证其有效性与合理性。
本研究从构建网络入手，所构建的混合关系网络，包含了更多的链接信息，通过社团划分，可以从中观层面去解读目前具体领域的实际结构状态，为全面清晰的认识领域中核心科学家与科研团体提供依据，为发现科学结构与科学共同体的相关研究提供新的研究思路与方法。
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