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[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] 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] 情报学报
[作者]
罗双玲 张文琪 夏昊翔
把握学科与研究领域的关键主题对于科研工作者和管理者都具有重要意义。本文提出一种基于"半积累"引文网络的社区结构来识别领域主题及主题演化的方法。并以"合作演化"这一学科领域为例,对所提出的方法进行检验。构建这一领域7个相继时间段下的引文网络并通过社区发现算法识别主题,并根据相邻时间段社区之间的引用强度来识别主题演化路径以及不同主题间的交互影响结构。在"合作演化"这一实例下主题发现中展现的优势表明本方法有望同基于文献耦合网络以及同被引网络分析的主题识别与主题演化分析方法结合以深化学科主题挖掘。
关键词：
主题演化 引文网络 社区发现 合作演化
[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]
丁梦晓 毕强 许鹏程 李洁 牟冬梅
[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题,提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型,并通过对用户行为的度量,计算用户对其浏览学术资源的兴趣度,结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配,计算其相似度,得到用户对每条学术资源的兴趣值,最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率,结果显示,本文从实时动态度量兴趣的角度,提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣,推荐效果显著,为实现发现服务精准推荐提供思路。
关键词：
用户兴趣 内容分析 发现服务 精准推荐
[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] 图书馆杂志
[作者]
胡玉婷 黄晨
当前我国工程科技领域存在海量数据,如何整合现有数字资源,用知识发现技术辅助专家学者发现当前各领域研究热点具有重要意义。文章通过计算关键词之间的直接关系和隐语义关系,提出了一种基于贝叶斯统计推断的关键词联想算法。解决了知识发现系统中的用户行为信息缺失和共现稀疏等推荐难题。
[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]
曾子明 周红
文章模拟用户的打分过程,利用信任来改进用户评分。同时研究用户声誉在资源选择过程中的作用,与项目的声誉结合来解决同质资源泛滥的问题。实验结果显示,本文提出的基于声誉的协同过滤推荐方法能更准确地反映用户的偏好情况和资源的质量,从而提高推荐的准确率。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
熊回香 黄晓捷 陈子薇 肖兵 陈琦
[目的/意义]在考虑科研人员引用动机差异性的基础上，结合深度学习中的层次注意力网络模型，提出一个基于文本篇章结构和引用动机的引文推荐模型。[方法/过程]通过构建科研人员的引用动机模型，将其划分为科学性引用动机和战略性引用动机。首先，将论文的篇章结构与科学性引用动机进行映射，采用层次注意力网络模型对论文章节内容进行科学性动机分类；再者，分别通过对章节内容和施引文献篇关摘（篇名、关键词和摘要）与参考文献篇关摘的相似度进行加权计算，得到基于科学性引用动机的推荐结果；在此基础上，引入战略性引用动机对推荐结果综合排序，得到最终的推荐结果。最后，以情报学领域的1 443篇文献为例来对本文所提出的推荐方法进行验证。[结果/结论]实验结果证明该推荐方法能较好地实现基于科研人员不同引用动机的引文推荐，具有一定的可行性和准确性，并为后续相关研究提供借鉴思路。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
姜霖 王东波
【目的】在总结当前引文元数据抽取方法的基础上,结合语义学知识和机器学习方法,对引文元数据的自动抽取方法进行探索。【方法】实验中采用神经网络模型对人工分割过的语料进行词向量训练。利用相同类型的元数据会相对集中地出现在向量空间中某一位置的现象,通过支持向量机分类算法实现对元数据的自动归类和标注。【结果】在以外文引文数据作为测试集的实验中,本文方法取得了较高的准确率和召回率,特别是针对引文中含有多种语言和缩写的现象,具有较好的处理能力。【局限】在对于引文元数据时间内容的细粒度抽取中存在一定的局限性。【结论】实验
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
任海英 赵育慧 于立婷
[目的/意义]识别潜在的科学研究机会是科研人员进行研究的前提,探讨科学研究机会发现的机理和方法有助于提高科研人员的研究效率。[方法/过程]综合相关文献知识发现和技术机会发现的理论和方法,对科学研究机会进行概念界定和形态表示,并以知识网络的形式阐述了4种发现机理,最后基于链路预测的方法,对单词级别的知识网络构建科学研究机会发现模型。[结果/结论]将该模型应用于自然语言处理领域,预测动态准确率达75. 1%,预测结果表明该模型能够有效进行科学研究机会发现。在理论上填补科学研究机会发现机理研究的空白,方法上将预测的知识单元扩展到单词级别,从而从新的角度发现具有创造性的科学研究机会。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李纲 李春雅 李翔
通过万方数据库获取我国肿瘤学科研究领域2002-2012年间的31种期刊论文数据,构建该年度期间肿瘤学科研究领域合著网络、共词网络和作者关键词耦合网络模型,并利用社会网络分析方法中的中心性分析、凝聚子群分析等方法从整体网和个体网、2-模网络和1-模网络等角度发现科研团队成员、科研团队研究主题和团队相互间的关系。
关键词：
社会网络分析 科研团队 团队发现
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄炜 程宝生 杨青
将本体论和语义计算的相关技术引入到网络群体性事件的主题发现研究中,并通过构建食品安全领域本体进行实证研究。实验结果表明,该方法能够有效地获取主题信息,有助于实现网络群体性事件的主题发现。
关键词：
本体 语义计算 网络群体性事件 主题发现
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