学科合作网络的链路挖掘与应用分析
2018-04-16分类号：G353.1
【部门】武汉大学中国传统文化研究中心 武汉大学国家文化发展研究院 武汉大学信息资源研究中心
【摘要】[目的/意义]不同学科合作网络结构差异巨大,通过已观察到的网络局部结构特征可以发现未知链路,完善对网络的认识。[方法/过程]文章从CSSCI数据库中选取7门学科,构建合作网络,抽取其中的巨片,开展未知链路预测实验。将AA指标和Katz指标应用在图书馆情报文献学合作网络巨片上,进行相似性计算,挖掘未知链路,进行应用分析。[结果/结论]比较不同预测指标的预测效果,结果表明,AA指标和Katz指标都是很有效的预测指标,能准确快速地识别出未知链路;而PA指标是所有预测指标中表现最差的,表明这些网络中合作关系的建立
【关键词】合作网络 链路预测 指标分析 应用分析
【基金】国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目“大数据环境下的知识组织与服务创新研究”(项目编号:71420107026);; 中国博士后科学基金面上资助项目“知识网络的链路预测方法与应用研究”(项目编号:2016M600619);; 中国博士后科学基金特别资助项目“科研合作网络的演化模型与动力学研究”(项目编号:2017T100585)的成果之一
【所属期刊栏目】情报理论与实践
文献传递
