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[期刊] 图书情报工作
[作者]
龚凯乐 成颖
[目的/意义]以网络问答社区为研究对象,提出基于"问题-用户"传播网络的专家发现方法,为建立用户激励机制、完善专家推荐方法提供借鉴。[方法/过程]通过分析开放问答模式的特点,以"问题"和"用户"为节点、"答题关系"为有向边,构建"问题-用户"权威值传播网络,利用答案质量改进加权的HITS算法。[结果/结论]提出的算法可以较好地兼顾用户的答题数量与答案质量,能够选择出活跃度高、知识渊博的用户作为专家。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭顺利 步辉 何宏国
[目的/意义]进一步挖掘与分析网络问答社区用户信息需求，实现用户信息需求序化组织与聚合，提升网络问答社区服务质量。[方法/过程]融合GMM和Kmeans聚类算法对网络问答社区用户提问问题文本进行用户信息需求挖掘与分析，并采集途牛网络问答社区“北京”话题下的全部问题文本数据进行实证研究。[结果/结论]途牛网络问答社区中用户的信息需求主要分为三类：景点、住宿、出行和周转。本文所提出的网络问答社区用户信息需求聚合方法可以高效地识别出用户信息需求，实现话题下用户信息需求序化和组织，对网络问答社区提升信息组织水平和优化信息服务质量具有一定的参考价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陶兴 张向先 郭顺利
[目的/意义]通过密度峰值聚类算法(DPCA)对社会化问答社区用户生成答案进行知识聚合与主题发现。[方法/过程]利用TextRank方法挖掘用户生成答案中的关键词集合,再利用DPCA对关键词集合进行凝聚,最后进行可视化词云展示。[结果/结论]与传统聚类算法对比,DPCA能获得更加准确的聚类数目,簇类内的关键词更加凝练,知识主题更加明确。文章通过聚合服务,自动化地发现社会化问答社区中的知识主题,进一步提高了社会化问答社区中的用户交流方式和知识服务水平。[局限]用户生成答案缺少标准实验参考集,聚类结果测度有待完善。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李纲 陈璟浩
对用户在突发事件情境下的行为、构成和各类用户特征进行分析,结果显示有关突发事件的提问与回答几乎同步,当天提问当天即有人回答;突发事件吸引了大量匿名用户和沉寂用户参与在线问答,活跃用户在回答问题满意度和参与回答数量上都远远高于前两类用户;如果用户为权威用户,其回答被采纳率更高。最后提出一些改善突发事件网络沟通效果的建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张继东 李鹏程
文章提出了基于地理社交数据来发现用户潜在的关联领域节点,并对移动社交网络用户与节点之间的网络关系进行判别的方法。通过使用耦合隐马尔科夫模型来模拟用户与关联节点的交互情况,从而为节点间关系判别提供支持。最后根据用户与节点的关系以及用户的地理社交信息来为移动社交网络用户提供个性化服务。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴小兰 章成志
[目的/意义]及时且准确地从微博数中发现突发事件信息并跟踪突发事件事态发展。[方法/过程]当前多数学者采用话题检测与跟踪技术来实现,这极易忽视微博用户网络中的社区结构特性。以新浪H7N9突发事件中用户关系网络为研究对象,首先分析微博用户关系网络的社区结构特性,然后根据寻找到的社区结构有针对性地追踪典型群体所讨论的话题及其话题演化发展。[结果/结论]结果表明,这种方法对未来跟踪话题时减少检测突发事件的时空开销与提高突发事件监管的准确度有一定的意义。
关键词：
微博 突发事件 社区发现
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈晓宇 邓胜利 孙雅梦
随着社交网络时代的到来,用户知识交流与利用形态正处于新的变革之中,基于用户知识贡献形成的网络问答社区服务已成为人们日常寻求问题解答,满足自身信息需求的一种重要途径。本文从用户信息行为的角度对网络问答社区研究的相关成果进行综述,认为网络问答社区用户信息行为可以具体理解为三种知识行为模式,分别是:知识搜寻行为、知识贡献行为和知识采纳行为。本文对涉及这三种行为模式的网络问答社区研究工作进行了较为全面和详细的梳理、归纳,肯定了目前研究的成果,同时指出了相关研究中的不足之处和未来研究的方向。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张兴刚 袁毅
利用社会网络分析工具UCINET分析了抽样数据中回答者用户形成的社会网络的网络密度、小团体等方面特征,通过绘图工具Netdraw将回答者用户形成的社群图进行了可视化呈现。对问答社区用户关系网络特征进行了进一步分析并提出改进问答类社区的建议。
[期刊] 情报学报
[作者]
李成赞 黎建辉 王学志 沈志宏 杜一
科学数据是科研活动的输入和产出,是科技创新的核心驱动要素。科学数据只有开放共享、广泛传播才能使其价值最大化,然而当前数据出版物的利用率和传播效率整体偏低。为了加速科学数据的传播和重用,提升科学数据的开放共享成效,本文提出了一种基于引文网络社区发现的数据推荐方法。该方法在构建"数据集-论文-作者"之间关联网络的基础上,利用Louvain算法,从合著、共引和耦合三种关联方式分别进行社区发现,然后结合TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)及余弦相似度算法,计算数据集与学术论文的相似性,并以此构建数据集与论文所在社区之间的关联,并进行数据集推荐。实验结果证明,基于引文网络社区发现的数据推荐方法,能够有效地发现对数据集潜在感兴趣的论文或作者。同时,发现在数据推荐效果的贡献度和稳定性方面,基于耦合关系的社区发现表现最优,合著关系次之,而引用关系则受出版时间长短和被引次数的影响导致推荐效果差异较大。
关键词：
数据推荐 引文网络 社区发现 相似性度量
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
施晓华 卢宏涛
【目的】在科学合作网络的发展及主要社区发现方法的基础上,提出发现合作网络社区信息的方法。【方法】以情报领域部分相关期刊2012年–2016年发表论文的共著网络为实验数据,基于贝叶斯对称非负矩阵分解方法,结合自动相关确定稀疏压缩原理,实现社区数量的自动获取,并在分解过程中应用对称矩阵分解原理。【结果】通过与现有方法的比较与分析,本文方法得到较好的实验结果。【局限】网络数据获取中未引入学者甄别的优化方法。【结论】本文提出的方法能有效解决合作网络社区发现需求。
[期刊] 情报学报
[作者]
夏立新 杨金庆 叶光辉 程秀峰
为了探究网络问答社区中用户知识转移的影响要素与作用机理,本文引入社会网络分析法,构建了问答社区知识转移模型。通过分析MetaFilter问答社区人际知识网络结构,结合社会网络分析中的网络密度、结构洞、中心势、平均最短路径、聚类系数指标,揭示强关系紧密网络、强关系稀疏网络、弱关系紧密网络和弱关系稀疏网络4种不同类型的网络结构对问答社区用户知识转移的影响。分析结果表明,强关系稀疏网和弱关系紧密网对问答社区知识的有效转移具有促进作用。结构洞限制度越小,网络越稀疏,用户也会有更多的机会接触到多种异质的知识源;平均最短路径越小,小世界效应越显著,网络中知识交流更畅通;聚类系数过高或者过低都有碍于人际知识网络中知识的转移,接近于整体网络聚类系数将有助于知识的转移,并通过聚类程度指标来测量;网络中心势越大,用户在网络结构中的位置越重要,用户间的联系越紧密,对知识的转移起到显著的影响。但是,社会网络分析指标并不仅由某一个指标对知识转移起决定性作用,而是多个指标共同作用的结果,知识转移的优势网络也存在个别较低指数。探求不同网络结构对问答社区用户知识转移的影响,可以根据各指标系数调节网络结构,提高知识转移效率和效果。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
施涛 姜亦珂 陈倩
问答社区已成长为网络用户广泛参与的知识交流平台,极具潜力转变为大众参与的知识创新平台,助益于实现万众创新的国家发展战略。本文以知乎问答社区作为数据源,应用扎根理论构建了问答社区用户知识创新行为模式的影响因素模型。研究结果发现,社区承诺、收益认知、知识创新意识以及人文技术环境这四个主范畴对知识创新行为模式具有显著影响,社区人文技术环境与用户知识创新的收益认知、知识创新意识密切互动,共同影响成员的社区承诺和知识创新行为。在此基础上,本研究探索了主范畴构成因子及其影响机制模型,为促进问答社区知识创新行为模式的发
[期刊] 统计研究
[作者]
孙怡帆 吴梦云 史兴杰
从大量基因中识别出致病基因是大数据下十分重要的高维统计问题。基因间网络结构的存在使得对于致病基因的识别从单个基因识别扩展到基因模块识别。从基因网络中挖掘出基因模块就是所谓的社区发现(或节点聚类)问题。绝大多数社区发现方法仅利用网络结构信息,而忽略节点本身的信息。Newman和Clauset于2016年提出了一个将二者有机结合的基于统计推断的社区发现方法(简称为NC方法)。本文以NC方法为案例,介绍统计方法在实际基因网络中的应用和取得的成果,并从统计学角度提出了改进措施。通过对NC方法的分析可以看出,对于以基因网络为代表的非结构化数据,统计思想和原理在数据分析中仍然处于核心地位,但相应的统计方法则需要针对数据的特点及关心的问题进行相应的调整和优化。
关键词：
基因网络 社区发现 元数据
[期刊] 图书情报工作
[作者]
吴小兰 章成志
认为处于多维社会网络中的用户会表现出多种行为取向和兴趣爱好,单独使用多维网络中的一维很难进行有效的社区发现。为了有效解决以上问题,首先基于用户关系紧密度将社交媒体中有向网转化为无向带权网,并将所有一维社交网络进行集成;然后利用SSN-LDA对社交用户进行隐含社区建模,以根据用户-隐含社区概率分布计算用户相似度;最后使用二分K均值进行用户社区划分。在真实科学网博客上进行试验,结果表明该方法能较好地进行用户社区划分。
关键词：
多维网络 社区发现 主题模型 大规模网络
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张莉曼 张向先 吴雅威 卢恒
[目的/意义]提出了一种基于语义主题图谱发现学术APP用户信息需求内容的思路方法,充分发挥语义主题图谱的深层关联优势,为运营者精准感知用户信息需求提供指导。[方法/过程]首先从提问数据中筛选出需求文本,然后通过TF-IDF、LDA主题模型以及词性限制的方式抽取需求主题词,最后基于Glove模型从全局语义角度挖掘主题词的关联词并生成语义主题图谱,利用语义主题图谱的语义共现、语义扩展、语义集成作用辅助运营者发现用户信息需求。以小木虫APP为例进行实证分析。[结果/结论]实验结果表明,利用该方法能构建出深层次、强关联的语义主题图谱,运营者应用语义主题图谱可以发现用户核心需求焦点、具体需求内容和需求主题类别,对提升需求分析及决策效率有重要意义。
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