
В статье рассматривается метод кластеризации мировых университетов по качеству научной деятельности на основе самоорганизующихся карт Кохонена в контексте реализации Указа Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 г. № 599 о вхождении к 2020 г. не менее пяти российских университетов в первую сотню ведущих университетов мира. Целью исследования является проведение оценки конкурентоспособности ведущих российских университетов на основе объективных количественных данных, отражающих показатели исследовательской деятельности университетов. По результатам кластеризации определяются критерии и делается оценка попадания российских вузов в кластеры, соответствующие ведущим мировым исследовательским университетам.
This article is an attempt to examines the method of global universities clustering based on the quality of scientific research using the self-organizing Kohonen maps in light of the May 7th, 2012 Presidential Decree N 599 which requires that 5 Russian universities be among the world's leading 100 by 2020. The main aim of the research is to evaluate the competitiveness of the leading Russian universities on the basis of objective quantitative data reflecting the research activities of the universities. According to the results of clustering the authors defined criteria and estimated the probability of hitting the clusters where top world research universities belong by Russian universities.
ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ В РФ,HIGHER EDUCATION IN RUSSIAN FEDERATION,ПРОГРАММА "5 В 100",PROGRAM "5 IN 100",МЕЖДУНАРОДНЫЕ РЕЙТИНГИ,INTERNATIONAL RATINGS,МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ УНИВЕРСИТЕТОВ,METHODS OF EVALUATION OF UNIVERSITY'S COMPETITIVENESS,КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ,ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ,ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS,САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ КАРТЫ КОХОНЕНА,SELF-ORGANIZING KOHONEN MAPS,ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ,DECISION TREES,CLUSTERING
ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ В РФ,HIGHER EDUCATION IN RUSSIAN FEDERATION,ПРОГРАММА "5 В 100",PROGRAM "5 IN 100",МЕЖДУНАРОДНЫЕ РЕЙТИНГИ,INTERNATIONAL RATINGS,МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ УНИВЕРСИТЕТОВ,METHODS OF EVALUATION OF UNIVERSITY'S COMPETITIVENESS,КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ,ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ,ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS,САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ КАРТЫ КОХОНЕНА,SELF-ORGANIZING KOHONEN MAPS,ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ,DECISION TREES,CLUSTERING
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
