计算科学领域24年研究热点演变与跨学科合作网络动态分析

本研究通过自然语言处理技术和网络分析方法，对国际计算科学会议(ICCS)和《计算科学杂志》(JoCS)24年间10299篇文献进行主题建模和合作网络分析，揭示了机器学习(ML)超越并行与分布式计算成为最热门主题的演变趋势，构建了包含15个一级学科和256个子学科的分类体系，发现学科合作网络具有无标度特性，为理解计算科学发展规律和优化科研资源配置提供了量化依据。

　　

在数字化浪潮席卷全球的今天，计算科学作为连接数学、计算机科学与各应用领域的桥梁，其发展轨迹映射着整个科技界的变迁。然而，面对每年数百万篇学术论文的爆炸式增长，如何准确把握这个庞大学科的发展脉搏？传统定性分析方法已难以应对现代科学网络的复杂性，而基于关键词的量化研究又存在专业术语歧义、上下文依赖等局限。更关键的是，计算科学领域缺乏一个能够动态反映学科交叉融合趋势的分析框架。

这项发表在《Journal of Computational Science》的研究，由来自多个国家的科研团队合作完成，通过对国际计算科学会议(ICCS)2001-2024年和《计算科学杂志》(JoCS)2010-2023年发表的10299篇文献进行系统分析，首次构建了包含15个一级学科和256个子学科的计算科学分类体系。研究团队创新性地将自然语言处理(NLP)技术与复杂网络理论相结合，不仅揭示了学科热点变迁规律，还绘制了跨学科合作的动态图谱。

研究采用了三项关键技术方法：1)基于维基百科知识库构建标准化分类语料库；2)应用TF-IDF(词频-逆文档频率)和余弦相似度算法量化文献与学科的关联度；3)采用复杂网络分析方法构建学科合作网络，并计算无标度特性等拓扑指标。数据来源包括ICCS的7985篇论文和JoCS的2314篇论文，经过预处理后分别保留7861篇和1817篇有效文献。

研究结果部分，"ICCS趋势分析"显示机器学习在2019年后超越并行与分布式计算成为最热门主题，而算法理论、数学建模和网络科学始终占据主导地位。特别值得注意的是，量子计算相关研究自2019年起快速增长。"JoCS趋势差异"部分指出期刊更注重建模与仿真(占18.3%)和数学基础(占16.8%)，与会议侧重机器学习(占20.8%)形成鲜明对比。"网络动态分析"揭示学科合作网络具有显著的无标度特性(α≈2.56)，算法、建模和数学构成稳定的三角核心。"作者合作网络"分析发现ICCS促成的3623对作者合作中，平均每对合作产出6.83篇论文，且65.6%作者属于一个大型连通社区。

结论部分，研究将ICCS24年发展划分为四个时期：网络与安全(2006年高峰)、并行计算(2012年高峰)、大数据(2016年高峰)和机器学习(2024年高峰)。学科合作网络展现出强健性——核心学科(算法、建模、数学)构成稳定框架，外围变化不影响整体结构。与Google Trends的对比分析发现，具有社会应用属性的学科(如区块链)相关性高(r=0.731)，而理论性学科(如算法)相关性低(r=-0.409)。这项研究的意义在于：1)首次量化揭示了计算科学领域"理论-方法-应用"的知识流动模式；2)为科研政策制定提供了学科发展预测工具；3)验证了学术会议作为合作孵化器的价值，平均每对会议结识的作者产生6.83篇后续合作成果。这些发现不仅对理解计算科学自身发展规律至关重要，也为其他学科的演进研究提供了方法论范例。