陳虹樞，北京理工大學管理與經濟學院管理科學與物流系助理教授、特別副研究員，博士生導師。
基本介紹
- 中文名：陳虹樞
- 學位/學歷：博士
- 職業：教師
- 專業方向：知識管理與創新管理、科技文本挖掘與知識發現
- 任職院校：北京理工大學
研究方向,個人經歷,學術成果,
研究方向
陳虹樞，2015年於北京理工大學獲得管理學博士學位，2016年於悉尼科技大學獲得軟體工程博士學位，曾任悉尼科技大學工程與信息學院科研助理及助教。主要研究方向為知識管理與創新管理、科技文本挖掘與知識發現，重點關注信息多源、主體異質的科學研究活動在關係挖掘、機制分析及機會發現過程中遇到的新問題和新挑戰。
個人經歷
2015年於北京理工大學獲得管理學博士學位，2016年於悉尼科技大學獲得軟體工程博士學位，曾任悉尼科技大學工程與信息學院科研助理及助教。
學術成果
圍繞融合機器學習的科學計量、基於複雜網路的科研數據建模及分析、以及大規模科技文本處理等研究主題，已在IEEE Transactions on Engineering Management, IEEE Transactions on Cybernetics, Technological Forecasting and Social Change, Scientometrics等國際期刊，以及波特蘭工程與技術管理國際會議（PICMET）等領域內知名國際會議中發表學術論文30餘篇（ESI高被引1篇），擔任包括Research Policy, IEEE Transactions on Engineering Management, Technological Forecasting and Social Change, Scientometrics, Technology in Society, Knowledge-Based Systems在內的多個SCI/SSCI國際期刊的論文評閱人，主持及參與多項國家自然科學基金項目。
招生學科：管理科學與工程。所指導畢業生曾獲北京理工大學優秀碩士學位論文、校級優秀畢業生等榮譽稱號，歡迎對知識管理與創新管理研究方向感興趣的同學申請推免或報考攻讀研究生。
代表論文
[1] CHEN, H., SONG, X., JIN, Q. & WANG, X. 2022. Network Dynamics in University-industry Collaboration: A Collaboration-knowledge Dual-layer Network Perspective. Scientometrics, 127(11), 6637-6660. (SCI/SSCI, FMS B, 3.801)
[2] CHEN, H., JIN, Q., WANG, X. & XIONG, F. 2022. Profiling academic-industrial collaborations in bibliometric-enhanced topic networks: A case study on digitalization research. Technological Forecasting and Social Change, 175, 121402. (SSCI, FMS B, 10.884)
[3] JIN, Q., CHEN, H.*, WANG, X., MA, T. & XIONG, F. 2022. Exploring funding patterns with word embedding-enhanced organization–topic networks: a case study on big data. Scientometrics, 127(9), 5415-5440. (一作為所指導研究生，SCI/SSCI, FMS B, 3.801)
[4] CHEN, H., WANG, X., PAN, S. & XIONG, F. 2021. Identify Topic Relations in Scientific Literature Using Topic Modeling. IEEE Transactions on Engineering Management, 68, 1232-1244. (SCI, FMS A, 8.702)
[5] XIONG, F., SHEN, W., CHEN, H.*, PAN, S., WANG, X. & YAN, Z. 2020. Exploiting Implicit Influence from Information Propagation for Social Recommendation. IEEE Transactions on Cybernetics, 50, 4186-4199. (SCI, FMS B,19.118)
[6] Zhang, Y.，Lu, J., Liu, F., Liu, Q., Porter, A., Chen, H.*, Zhang, G. 2018. Does deep learning help topic extraction? A kernel k-means clustering method with word embedding, Journal of Informetrics, 12(4), 1099-1117. (SCI, FMS B, 4.373)
[7] Chen, H., Zhang, G., Zhu, D., Lu, J. 2017. Topic-based technological forecasting based on patent data: A case study of Australian patents from 2000 to 2014. Technological Forecasting and Social Change, 119, 39-52. (SSCI, FMS B, 10.884)
[8] Zhang, Y., Chen, H.*, Lu, J., Zhang, G. 2017. Detecting and predicting the topic change of Knowledge-based Systems: A topic-based bibliometric analysis from 1991 to 2016. Knowledge-Based Systems, 133, 255-268. (SCI, JCR Q1, 8.139)
[9] CHEN, H., ZHANG, Y., JIN, Q. & WANG, X. 2022. Exploring Patterns of Academic-Industrial Collaboration for Digital Transformation Research: A Bibliometric-Enhanced Topic Modeling Method. 2022 Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET), 2022 August 7 - August 11, Portland, OR, United states. (EI)
[10] CHEN, H., SONG, X. 2021, Collaboration and knowledge networks: A framework on analyzing evolution of university-industry collaborative innovation. Proceedings of the 1st Workshop on AI + Informetrics，AII2021；2871，33-46 (EI)
[11] Chen, H., Song, Y., Wang, X., Wang, X., Wang, X., Yu, M. 2019. Research Topic Recommendation based on Latent Dirichlet Allocation. 2019 IEEE 14th International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE), 14-16 Nov. 2019, 637-643 (EI)
[12]陳虹樞, 宋亞慧, 金茜茜, 汪雪鋒. 動態主題網路視角下的突破性創新主題識別:以區塊鏈領域為例, 圖書情報工作, 2022, 66(10): 45-58. (CSSCI)
