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作者混合共引网络对知识图谱绘制的改进研究

2017-02-05分类号:G353.1

【作者】黄文彬  蒙汪阳  步一  
【部门】北京大学信息管理系  美国印第安纳大学信息学与计算机学院  
【摘要】[目的/意义]作者共引网络分析(ACNA)是文献计量学中的重要分析方法,旨在通过寻找学术文献集合中作者之间的共引关系绘制出特定领域的知识图谱,进而指导科学研究。然而,ACNA的一个缺陷是其原始矩阵输入信息量过小。本文通过提出作者混合共引网络(HACNA),绘制更为精确的科学知识图谱。[方法/过程]鉴于不同种类的学术网络能为绘制知识图谱提供不同维度的信息,提高知识图谱绘制的精确性,本文以合著网络和引用网络为例,结合其他种类的学术网络在ACNA基础上进行精确科学知识图谱的绘制。[结果/结论]实证研究结果显示,
【关键词】作者共引网络  共引网络  合著网络  引文网络  文献计量学
【基金】中国科技信息研究所系所合作项目研究成果之一
【所属期刊栏目】图书情报工作
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