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随着大数据、云计算时代的到来，科研信息迅猛增长，如何在大量数据中准确定位信息内容，并以简捷的方式将针对性的情报推送给科研用户，是图书馆信息服务面对的机遇和挑战。本文提出基于学术网络分析的情报信息挖掘方法，通过学术网络内在的关联特征，挖掘情报信息，并及时地将情报信息推送给科研用户。 通过对国内外相关研究的调研，发现常规的学术信息推荐方法用户针对性低、推荐方式不能嵌入用户的网络环境;发现学术网络蕴含着信息的关联关系，通过这些关联可以挖掘出未知信息情报。在此认识基础上，探索了基于多元学术网络的情报挖掘方法。 从两个维度和两个层次构建基于学术网络分析的情报推荐方法，以便挖掘科研人员的个性化情报需求和筛选领域潜在的情报信息。两个维度，即利用书目信息的统计对研究特征进行分析，对引文网络、主题网络和合作网络三大学术网络进行分析;两个层次，第一，科研用户的情报需求分析，即通过统计该科研机构产出论文的各项特征，发现该机构的科研任务;通过分析该科研机构的学术网络（关键词网络、引文网络和合作网络等），确定该机构的科研现状和需求;第二，针对该机构所在主题领域的情报分析，即通过统计该领域产出文献的主题特征，构建主题网络，在梳理主题网络的基础上，将主题领域内潜在的合作者、竞争者以及可借鉴者的研究进展作为情报信息提炼并推荐给目标机构。该方法的实现过程:首先，构建机构研究领域知识背景，分析机构产出文献的主题网络、引文网络和合作网络，挖掘机构的主要研究领域;其次，考察机构主要研究领域的科研现状和特征，分析领域主题网络、引文网络和合作网络;最后，将以上对学术网络分析得到的结果进行合并，形成待推荐情报信息。 实证与检验。选择中国科学院新疆理化技术研究所新型光电功能材料实验室作为对象，实证了基于学术网络的情报分析与嵌入式推荐方法，在总结实证的基础上，分析了优势与不足，提出了今后的研究方向。