【科学文献计量】GC.networkCoInvestigator()和GC.networkCoInvestigator()中的参数解释

lys_828

已于 2022-11-25 16:00:34 修改

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分类专栏： python科学计量数据可视化文章标签：基金分析 metaknowledge 网络关系 python

于 2022-11-25 15:58:01 首次发布

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本文详细介绍了科学文献计量中GC.networkCoInvestigator()函数的参数用法，包括targetTagsL、tagSeperator、count、weighted和_institutionLevel。通过对各个参数的测试，阐述了它们在基金数据中如何影响研究者合作网络的构建和分析，如节点计数、权重计算以及研究机构级别的切换等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 数据

使用官网提供的基金数据导入到python环境中
在这里插入图片描述

2 GC.networkCoInvestigator()中的参数解释

GC.networkCoInvestigator()中的参数解释:

targetTagsL: [list]数据类型。默认为None,可以指定为Grant中研究者的标签构成的列表，很多基金中作者没有已知的标签，需要自己指定；
tagSeperator: [str]数据类型。默认为’;‘,如果数据中不是’;'分割，应当单独指定；
count: [bool]数据类型。默认为’True’,会对研究者出现的次数进行计数&

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