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[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] 运筹与管理  [作者] 谢赤  胡珏  王钢金  
本文运用随机矩阵理论(RMT)和相关系数动态演化模型建立全球股指二次"去噪"相关系数矩阵,并采用阀值法构建全球股市网络,进而分析该网络拓扑结构特性和解释风险在网络中的传染效应。研究发现,全球股市网络呈现出"小世界"效应;在θ=0.1数量水平下,全球股市网络具有较强的鲁棒性。同时,英国和荷兰的股票市场风险传染对网络整体的冲击较大;股市网络中各个股市间的风险传染路径与相关国家经济实力相关联,体现出较强的同配性。
[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。
[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] 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] 情报理论与实践  [作者] 吴晓英  
关键词:
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 吴晓英  
文章将概率矩阵分解方法应用于馆藏数字资源的智能推荐之中,研究了基于概率矩阵分解的馆藏数字资源智能推荐方法。实验结果表明,该方法能够显著提高馆藏数字资源的推荐效果,有助于提升馆藏数字资源的利用效率与图书馆信息服务的水平与用户满意度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张帆  李林  
数据分类是统计学的重要组成部分,为统计与决策提供高质量的数据支撑。半监督学习作为重要的数据分类方法,近年来被广泛研究,文章提出了一种基于非负矩阵分解与调和函数的半监督学习方法(NMF-HF)。首先,对原始数据矩阵进行非负矩阵分解(NMF)从而得到特征矩阵,利用调和函数(HF)的性质对原始数据进行数据分类,最后将该方法(NMF-HF)与经典分类方法进行分类准确率对比,得到的实验结果证明了NMF-HF的高效性。
[期刊] 科技进步与对策  [作者] 张光军  吕紫瑜  刘人境  
大科学工程组织结构是大科学工程顺利实施的重要保障。在学者研究的基础上,基于信息熵理论,从结构复杂度、职能复杂度、信息复杂度3个方面构建大科学工程组织结构三维组织复杂度评价模型,并以弱矩阵式组织结构、平衡矩阵式组织结构和强矩阵式组织结构为对象,横向比较大科学工程不同子项目数下3种矩阵式组织结构的组织复杂度变化情况,探究子项目数与3种矩阵式组织结构对大科学工程组织结构组织复杂度的影响机理。结果表明,当大科学工程子项目数较少时(2~6个),宜采用弱矩阵式组织结构;当大科学工程子项目数较多时(6个以上),宜采用强矩阵式组织结构。在优化矩阵式组织结构时,不论是何种矩阵式组织结构,重点都应该关注结构复杂度这一影响因素;但当采用弱矩阵时,还应关注职能复杂度这一影响因素。最后,在管理人员具备高水平跨部门沟通能力的基础上,通过降低职能复杂度可有效帮助大科学工程组织结构从弱矩阵升级为强矩阵。
[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。
[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。
[期刊] 地域研究与开发  [作者] 黄文胜  
以百度指数为数据来源,获取中国34个省份对广西旅游的网络关注度数据。创新网络关注率指标,建立广西旅游网络关注率矩阵,分析各省份对广西旅游的网络关注率特征。结果表明:各省份对广西旅游的网络关注率差异显著,整体上呈快速增长态势,但增长率差异很大。网络关注率矩阵中,明星市场薄弱,金牛市场和问题市场数量不多,瘦狗市场数量占到50%以上,其中有6个省份数值较高,1年后可进入金牛市场。针对各类市场确定相应的广西旅游营销策略。
[期刊] 旅游科学  [作者] 蔡卫民  彭晶  覃娟娟  
网络搜索数据记录了用户的搜索关注与需求,为研究旅游营销推广策略提供了必要的数据基础。本文以韶山为研究对象,依托百度指数得到2011~2014年全国34个省(市、区)对韶山的网络关注度数据,首次引入网络关注热度指标,借鉴波士顿矩阵分析法构建网络关注热度矩阵,分析了位于四大象限内各省(市、区)关注热度时空特征。研究发现:全国34个省(市、区)对韶山的网络关注热度存在显著差异,从整体上看,呈现出良好的增长态势;关注热度矩阵中"发展型"区域壮大,"维持型"和"调整型"区域薄弱,"选择型"区域几近空白。最后针对各类
[期刊] 情报杂志  [作者] 朱云霞  
[目的/意义]通过对现有科研合作网络演化研究的总结,提出了一种基于熵理论的网络演化计算模型,为网络的演化分析提供更多的研究视角。[方法/过程]从科研合作网络的演化分析入手,总结了传统演化度量方法存在的问题,基于相对熵理论建立了动态网络变化量计算模型。实证部分采用特殊的时间片切分方法,对情报学某一领域历时十多年的合作网络变化量进行计算,并采用图形方式对网络的变化量进行展现。[结果/结论]模型对合作网络的演化提供了新的度量方法,特殊的时间片切分方法适用于历时较短的网络演化分析,三种类型节点的分类为模型的应用提
[期刊] 统计与决策  [作者] 王丙参   魏艳华   李旭  
非负函数型数据可以不等间隔观测,在理论和实践中应用广泛,对其进行聚类可以更好地探索客观规律。文章利用位置积分变换将函数型数据转化为高维向量,再通过非负矩阵分解(NMF)将其转化为低维向量,以此构建函数型聚类算法。针对基于NMF的函数型谱聚类算法,给出了确定聚类个数K的两种方法:一种是根据Laplacian矩阵的特征值确定K;另一种是构建新评价指标,通过搜索确定K。数值实验结果显示:基于位置积分变换和NMF的函数型聚类算法有效,对函数结构要求宽松,但需限制函数取值为正;NMF的秩可通过cophenetic相关系数确定,建议取较小的值,以剔除类的冗余特征。在确定谱聚类的聚类个数K时,建议对降维后的数据进行标准化处理,以缩小样本间的距离变化范围;聚类个数变点图直观有效,再结合特征值差分法确定K很有参考价值,建议阈值取[0.05,0.08];根据吻合度与相似比确定K的方法有效且简单易懂。
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