学者检索和学者社区发现系统是产学研服务系统中的检索工具,为产学研服务提供数据支持服务和信息检索功能。高校中的学者承担科研项目,将其中高价值科技成果应用于生产,可以促进产业升级,提升竞争力。但在实际产学研合作过程中,存在学术与技术脱节,成果转化率低下等问题。现有检索系统侧重于学术检索,检索对象单一且功能简单,难以应用在实际产学研项目。因此,构建一个能快速准确地检索到合作对象,并对其能力进行评估的系统具有重要的应用价值。本文设计与实现了学者检索和学者社区发现系统,实现了学者检索功能和学者社区发现功能,为政府和企业提供产学研决策支持工具,解决人才引进和成果转化问题。学者检索可以为产学研服务推荐科研人才,而学者社区发现则可以挖掘出相关的科研团队,为产学研服务提供更多选择。在系统实现过程中,如何准确地表示学者、有效地检索到学者和发现学者社区成为系统实现的技术难题。学者之间的合作关系隐含着大量信息,基于文本的学者表示方法存在一定的局限性。传统的社区发现方法关注学者网络结构,忽略了属性信息。为了解决以上问题,本文主要工作内容包括:（1）提出了基于词嵌入的学者检索方法。词嵌入模型可以学习语义信息,在模型中加入网络拓扑属性,在检索模型中可以提高精度。学者检索过程包括学者节点表示和学者向量检索。首先是构建学者合作网络,在词嵌入模型中加入网络拓扑信息,得到学者节点表示向量,学者向量由文本向量和节点向量组成。文本向量由当前节点和相邻节点的文本生成,而节点向量则由相邻节点生成。再使用乘积量化模型对学者向量进行检索,返回相关学者。经测试基于词嵌入检索模型相比于传统模型,可以在保证查准率的前提下,提高查全率。（2）提出了基于主题的局部学者社区发现方法。学者可以含有多个研究主题,形成了不同的科研圈,采用传统社区划分方法往往不准确。本文在学者合作网络中加入了主题信息,根据用户输入,系统可返回不同主题的学者社区。学者社区发现的实现可分成三步:首先根据检索主题将学者节点扩展成学者社区;接着利用k-truss对社区进行剪枝,删除离散节点,找到联系紧密的学者社区;最后根据学者社区的创新能力评估对学者社区排序。经标注数据测试,本文实现的社区发现模型可达到较好的效果。（3）设计与实现了学者检索和学者社区发现系统。系统模块可分成后台管理模块,用户检索模块和数据存储模块。系统主要实现了学者检索、学者社区发现和信息展示功能。工作人员可以在系统中输入检索主题,系统输出相关的学者和学者社区,并展示相关信息。最后对系统分别进行了算法测试、功能测试和性能测试。测试的结果表明系统各功能模块能够正常使用,线上检索性能可以满足预期要求。