# program

**Repository Path**: walkerzj/program

## Basic Information

- **Project Name**: program
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-06-10
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### program（program中的程序都迁移到了paper_program中，program中的代码仅供参考，具体实现在paper_program中）

    实现代码在program中的每个模块中都有详细介绍，这部分代码是论文实验代码。分为数据获取，数据预处理，性别预测几个模块，详情看代码中有详细介绍

#### 以下的代码讲的是之前aminer接口还能够调用的时候的代码，放在data_mining里面，仅供参考，
以下为学术数据研究相关的代码模块

#### env:
    python3

#### soft:
    数据库：mongodb（存储学术数据）,redis（维护ip代理池）
    编辑器: Atom

### trash是不用的代码，具体代码存放于data_mining下


#### collaboration_dataset
    对学术数据进行预处理，主要提取所有论文的作者信息和所有论文涉及到的领域信息


#### gender_prediction
    1、使用aminer中gender_prediction(https://www.aminer.cn/gender)算法实现对论文作者性别的判断
    2、需要VPN（因为需要使用到google图像，google搜索）
    3、需要face++接口凭证(https://www.faceplusplus.com/)


#### get_aminer_data_two
    原先aminer接口还好的时候调用其接口(https://www.aminer.cn/gender/api)的方法,现在在gender_prediction中实现了该算法


#### get_how_many_papers
    不用的代码片段,里面包含了怎么使用代理服务,使用redis维护代理池


#### get_micro_data_two
    调用micro接口获取到研究所需要的所有学术信息，这也需要micro接口凭证(https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/academic-knowledge/paperentityattributes)，接口文档(https://dev.labs.cognitive.microsoft.com/docs/services/56332331778daf02acc0a50b/operations/565d9001ca73072048922d97)


#### get_field_name
    爬取微软学术中所出现的各个领域名称，用于分析男女在不同领域的研究情况