大数据在各个领域都发挥着重要作用，帮助发现规律、优化决策，促进相关领域的进步与发展。本书主要探讨了在大数据时代背景下，教育大数据、体育大数据、学术大数据的应用与挑战。本书共分4章：第1章主要综述教育大数据预测、应用和挑战；第2章介绍了体育大数据的背景、管理、体育数据分析方法、实际应用和代表性研究问题；第3章介绍体育社交网络，并对其研究成果进行综述和分类，提出了该领域中有前景的研究方向；第4章主要研究量化合作者的影响力，基于合作-引用网络，提出了一个结构化的量化模型，即SCIRank模型。

第1章 教育大数据预测、应用与挑战
1.1 教育大数据发展的意义
1.2 教育大数据发展现状
1.3 教育大数据特点
1.4 教育大数据预测、应用简介
1.5 教育大数据预测
1.5.1 影响学生成绩的因素
1.5.2 预测模型
1.5.3 评价指标
1.6 教育大数据应用
1.6.1 预测
1.6.2 推荐
1.6.3 评价
1.7 挑战性的问题
1.7.1 开放的教育大数据
1.7.2 教育大数据平台
1.7.3 学生行为预测分析
1.7.4 知识图谱构建
1.7.5 隐私威胁和合法保护
1.8 本章小结
参考文献
第2章 体育大数据管理、分析、应用与挑战
2.1 引言
2.1.1 体育大数据发展的意义
2.1.2 体育大数据特点
2.1.3 体育大数据研究现状
2.1.4 章节安排
2.2 体育大数据管理
2.2.1 体育大数据获取
2.2.2 体育大数据标注
2.2.3 提升体育大数据的质量
2.3 体育大数据分析方法
2.3.1 统计分析
2.3.2 体育社交网络分析
2.3.3 体育大数据分析服务平台
2.4 体育大数据应用
2.4.1 评价
2.4.2 预测
2.5 挑战性的问题
2.5.1 利用知识图谱预测运动员成绩
2.5.2 发现潜在的体育新星
2.5.3 统一的体育大数据平台
2.5.4 开放的体育大数据
2.5.5 隐私保护
2.6 本章小结
参考文献
第3章 体育社交网络分析、建模与挑战
3.1 引言
3.1.1 体育社交网络定义
3.1.2 体育社交网络分析的好处
3.1.3 体育社交网络建模的好处
3.1.4 本章贡献
3.2 体育社交网络分析
3.2.1 体育社交网络
3.2.2 基于传球网络的分析
3.3 体育社交网络模型
3.4 挑战性的问题
3.4.1 利用多视角学习挖掘体育团队成功的基因
3.4.2 基于图网络评价体育团队合作的影响力
3.4.3 利用图神经网络发现最佳搭档
3.4.4 基于属性卷积神经网络发现体育新星
3.5 本章小结
参考文献
第4章 基于异构网络的合作者影响力评估
4.1 引言
4.2 相关工作
4.3 方法
4.3.1 数据集与预处理
4.3.2 SCIRank模型框架
4.4 实验结果
4.4.1 在科学合作生涯中的产量模式
4.4.2 合作时长和昙花一现
4.4.3 在科学合作生涯中的影响力模式
4.4.4 合作影响力和“二八定律”
4.4.5 SCIRank和突出的影响力
4.5 本章小结
参考文献