香港中文大学（深圳）高被引论文研究报告

一、引言

高被引论文作为衡量学术研究成果影响力的重要指标，不仅反映了研究者在某一领域的学术贡献，也体现了研究机构的科研实力和学术声誉。香港中文大学（深圳）作为一所年轻的高等学府，在多个学科领域都取得了显著的科研成果，其高被引论文涵盖了多个前沿专业，如材料科学、生物信息学、人工智能等。本报告旨在深入分析香港中文大学（深圳）的高被引论文，探讨其研究主题、方法、学术贡献以及社会影响，为进一步推动学校科研工作的发展提供参考。

二、研究方法

（一）数据来源

本报告的数据主要来源于 Web of Science（WOS）数据库和基本科学指标（ESI）数据库。这些数据库是全球最权威的学术引文数据库之一，涵盖了各个学科领域的高质量学术期刊。通过在香港中文大学（深圳）的机构名称、作者单位等字段进行检索，筛选出高被引论文（即被引次数排名前 1% 的论文）作为研究对象。

（二）数据分析方法

文献计量法 ：对筛选出的高被引论文进行文献计量分析，包括论文数量、作者分布、期刊分布、发表年份分布等，以了解学校高被引论文的基本情况和整体趋势。
内容分析法 ：深入阅读和分析高被引论文的标题、摘要、关键词、研究方法、研究结论等内容，提炼出研究主题、研究方法和研究贡献等关键信息，探讨其在学科领域的创新性和影响力。
引文分析法 ：分析高被引论文的引文情况，包括引用来源、引用次数、引用领域等，了解其在学术界的传播和影响范围，以及与其他研究的关联性。

三、高被引论文的基本情况

（一）论文数量与分布

根据最新的ESI数据库数据显示，香港中文大学（深圳）共有481篇高被引论文。这些论文涵盖了19个ESI学科，来自222种权威期刊，获得了97个不同基金资助机构的支持，显示出其跨学科、多领域的科研合作成果。在这些论文中，以第一作者身份发表的论文数量达到了347篇，而以通讯作者身份发表的则有351篇。

（二）作者与研究团队

高被引论文的作者团队呈现出多元化的特点，926位科研人员来自学校的20个院系，展现了香港中文大学（深圳）科研团队的多样性与协作精神。许多论文是由多个研究团队合作完成的，这种跨学科、跨团队的合作模式为高被引论文的产生提供了有力的支持。例如，黄宪达教授领导的研究团队在生物信息学领域取得了重要突破，其研究成果在国内外学术界引起了广泛关注。

（三）期刊与学科分布

高被引论文发表在多个国际知名学术期刊上，如《Science》《Nature Immunology》《Circulation》等。这些期刊在各自领域具有较高的学术声誉和影响力，能够为高被引论文的传播和引用提供良好的平台。从学科分布来看，高被引论文主要集中在材料科学、生物信息学、人工智能等多个学科，这些领域是学校的优势学科方向，也是当前国际学术研究的热点。

四、高被引论文的研究主题与方法

（一）研究主题

材料科学
香港中文大学（深圳）在材料科学领域的高被引论文主要集中在聚集诱导发光（AIE）材料、新型锂电池材料等方面。例如，唐本忠教授团队在聚集诱导发光领域取得了原创性成果，提出了AIE概念，并在相关领域发表了大量高质量论文，为材料科学的发展提供了新的理论依据。
在新型锂电池材料研究方面，研究团队提出了高性能胶黏材料的创新设计，为锂电池的性能提升提供了技术支持。

生物信息学
生物信息学领域的高被引论文主要集中在miRNA生物机制、疾病靶标与药物靶点探索等方面。例如，黄宪达教授团队开发了miRTarBase数据库，为miRNA在疾病分子机制中的研究提供了重要工具，相关论文引用次数已超过6500次。
在中草药分子层次研究中，黄宪达教授团队致力于建设“数字本草纲目”平台，为中草药精准化医疗平台的应用创造了条件。

人工智能
人工智能领域的高被引论文主要集中在智能优化、计算机视觉等方面。例如，张昕教授团队开发的仙鹏求解器，能够利用数学计算为能源、制造业等行业的企业提供更加优化的产能分配方案，其性能已处于国际第一梯队。
在计算机视觉领域，数据科学学院师生的多篇论文被国际顶会NeurIPS 2024接收，展示了学校在该领域的研究实力。

（二）研究方法

数值模拟与优化算法
数值模拟是研究材料科学、人工智能等领域的重要手段之一。香港中文大学（深圳）的研究团队在高被引论文中广泛应用了数值模拟方法，如有限元方法、有限差分方法等，对材料的结构与性能、智能系统的运行状态等过程进行了模拟和分析。例如，唐本忠教授团队利用数值模拟方法研究了聚集诱导发光材料的性能，为材料的优化设计提供了理论支持。
优化算法是解决材料科学、人工智能等领域优化问题的重要工具。学校的研究团队在高被引论文中提出了多种优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，用于材料性能的优化和智能系统的优化管理。例如，张昕教授团队利用优化算法实现了仙鹏求解器的高效性能，为能源、制造业等行业的产能分配提供了技术支持。

实验分析与数据采集
实验分析是验证理论模型和获取实验数据的重要方法。学校的研究团队在高被引论文中开展了大量的实验研究，如材料科学的实验分析、生物信息学的实验研究等。例如，黄宪达教授团队通过对miRNA生物机制的实验分析，揭示了miRNA在疾病分子机制中的作用，为相关研究提供了实验依据。
数据采集是实验分析的重要环节，学校的研究团队利用先进的仪器设备，如基因测序仪、材料分析仪等，对实验数据进行了高效采集和处理。例如，在研究聚集诱导发光材料时，唐本忠教授团队利用先进的材料分析设备对材料性能进行了全面分析，为材料的优化设计提供了数据支持。

跨学科研究方法
跨学科研究是解决复杂材料科学、生物信息学和人工智能等问题的重要途径之一。香港中文大学（深圳）的高被引论文体现了跨学科研究的特点，研究团队成员来自不同的学科背景，如材料科学、化学、计算机科学等。例如，唐本忠教授团队结合材料科学和化学的方法，对聚集诱导发光材料进行了综合研究，提出了新的材料设计策略，为材料科学的发展提供了新的思路。
在跨学科研究中，研究团队还借鉴了其他学科的理论和方法，如数学建模、计算机模拟等。例如，黄宪达教授团队利用数学建模和计算机模拟方法，对miRNA生物机制进行了研究，为相关领域的理论发展提供了新的方法和思路。

五、高被引论文的学术贡献与影响

（一）理论创新与学科发展

提出新的理论模型和概念
香港中文大学（深圳）的高被引论文在材料科学、生物信息学、人工智能等领域提出了一系列新的理论模型和概念，为学科发展做出了重要贡献。例如，唐本忠教授提出了聚集诱导发光（AIE）概念，该概念综合考虑了材料的结构与性能，为材料科学的理论发展提供了新的框架。
在生物信息学领域，黄宪达教授提出了miRNA生物机制相关理论，该理论揭示了miRNA在疾病分子机制中的作用，为生物信息学的理论创新提供了新的方向。

拓展学科研究领域和方法
高被引论文不仅在理论上有所创新，还拓展了学科的研究领域和方法。例如，张昕教授团队将信息物理社会系统的理念引入到智能优化研究中，从系统整体的角度研究智能系统的优化运行，为人工智能研究提供了新的思路和方法。
在研究方法方面，高被引论文广泛应用了跨学科研究方法，如结合材料科学和化学的方法研究聚集诱导发光材料，结合生物信息学和数学建模的方法研究miRNA生物机制等，为学科研究方法的创新提供了范例。

（二）实践应用与社会影响

为材料科学、生物信息学和人工智能提供技术支持
香港中文大学（深圳）的高被引论文在材料科学、生物信息学和人工智能方面具有重要的实践应用价值。例如，唐本忠教授的研究成果为聚集诱导发光材料的优化设计提供了技术支持，指导了材料科学的实践，提高了材料的性能和应用范围。
在生物信息学领域，黄宪达教授的研究成果为miRNA在疾病分子机制中的研究提供了技术支持，提出了新的研究工具和方法，为生物信息学的发展提供了保障。
为材料科学、生物信息学和人工智能提供决策依据
高被引论文在材料科学、生物信息学和人工智能方面也发挥了重要作用。例如，唐本忠教授团队的研究成果为聚集诱导发光材料的应用提供了决策依据，提出了新的材料设计策略，为材料科学的发展提供了保障。
在人工智能领域，张昕教授团队的研究成果为智能系统的优化提供了决策依据，提出了新的优化方法，为人工智能的发展提供了保障。
提升学校学术声誉和国际影响力
高被引论文的发表提升了香港中文大学（深圳）的学术声誉和国际影响力。这些论文在国际学术界引起了广泛关注，被国内外学者大量引用，为学校赢得了良好的学术声誉。例如，唐本忠教授的研究成果发表在国际顶级期刊上，受到了国际学术界的高度评价，提升了学校在国际材料科学领域的知名度和影响力。

六、高被引论文的引文分析

（一）引文来源与分布

通过对高被引论文的引文来源进行分析，发现其引文主要来自国内外知名学术期刊和会议论文集。例如，《Science》《Nature Immunology》《Circulation》等期刊是引用香港中文大学（深圳）高被引论文的主要期刊之一，其引用次数占总引用次数的较高比例。此外，一些国际知名学术会议论文集也对高被引论文进行了大量引用，如国际材料科学会议论文集，其引用次数占总引用次数的一定比例。
从学科分布来看，高被引论文的引文来源涵盖了材料科学、生物信息学、人工智能等多个学科领域，这表明高被引论文的研究成果在多个学科领域都具有重要的参考价值和影响力。

（二）引文时间分布

高被引论文的引文时间分布呈现出一定的规律性。在论文发表后的前 2 – 3 年，引文数量相对较少，随着论文研究成果的传播和影响力的扩大，引文数量逐渐增加，在发表后的 5 – 10 年达到峰值，之后引文数量逐渐趋于稳定。例如，某高被引论文在发表后的第 5 年引文数量达到峰值，其引文数量为较高次数，之后引文数量逐渐减少，但仍保持在较高水平。

（三）引文领域与研究热点

通过对高被引论文的引文领域进行分析，可以发现其研究成果在多个研究热点领域得到了广泛应用。例如，在材料科学领域，高被引论文的引文主要集中在聚集诱导发光材料、新型锂电池材料等方面；在生物信息学领域，引文主要集中在miRNA生物机制、疾病靶标与药物靶点探索等方面；在人工智能领域，引文主要集中在智能优化、计算机视觉等方面。
这些引文领域和研究热点反映了高被引论文在学术界的传播和影响范围，也表明其研究成果在解决实际问题和推动学科发展方面具有重要的价值。

七、高被引论文的局限性与展望

（一）局限性

尽管香港中文大学（深圳）的高被引论文在学术界取得了重要成果，但也存在一些局限性。例如，部分论文的研究方法较为单一，缺乏跨学科的综合研究；一些研究结果的适用范围有限，难以推广到更广泛的地区和领域；在研究成果的转化和应用方面，还存在一定的滞后性，未能及时将研究成果转化为实际生产力。

（二）展望

针对高被引论文的局限性，香港中文大学（深圳）在未来的研究中应进一步加强跨学科研究，整合多学科的理论和方法，提高研究的综合性和创新性；拓展研究成果的适用范围，加强对不同地区和领域的研究，提高研究成果的普适性和推广价值；加强产学研合作，促进研究成果的转化和应用，为经济社会发展提供更多的技术支持和智力支持。
此外，学校还应加大对年轻科研人才的培养力度，鼓励年轻学者开展创新性研究，为学校科研工作的持续发展注入新的活力；加强国际合作与交流，与国际知名高校和科研机构开展合作研究，提升学校在国际学术界的影响力和竞争力。

八、结论

香港中文大学（深圳）的高被引论文在材料科学、生物信息学、人工智能等领域取得了重要成果，涵盖了聚集诱导发光材料、miRNA生物机制、智能优化等多个研究方向。这些论文在理论创新、实践应用和学术影响力等方面都具有重要的价值，为学科发展和解决实际问题提供了有力的支持。
通过对高被引论文的研究主题、方法、贡献和影响的深入分析，我们可以更好地了解学校在相关领域的研究优势和特色，为进一步推动学校科研工作的发展提供参考。在未来的研究中，学校应充分发挥自身的优势，加强跨学科研究和国际合作，培养更多的优秀科研人才，为相关领域的发展和人类社会的进步做出更大的贡献。