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[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] 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]
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] 统计研究
[作者]
孙旭 贾丽 邓敏薇
代际流动表可以统计子代与其父代社会地位配对数据的交互频数,反映了社会资源占有的优劣势在父子两代人之间的比较。对财富、阶级、特权等社会基本特征演变的实证考察,均依赖于代际流动表的量化分析。对数线性模型是流动表建模分析的基本工具,通过对列联表单元格频数进行拟合,可以识别流动表行分类与列分类之间的强弱交互效应,刻画父子社会地位间的交互结构。本文利用复杂网络社区发现算法分析父子社会地位的关联结构,针对简约对数线性模型拟合精度不够的问题,提出一种新的建模思路:利用社区发现算法对简约对数线性模型的残差列联表进行关联关系挖掘,将发现的社区效应作为附加参数约束引入原对数线性模型,以改善数据的拟合情况。由于该方法只在原简约对数线性模型中增加了一个参数约束,因此仍可以保证建模结果的简洁性及理论意义,同时社区效应补充了原对数线性模型对经验数据结构的解读。论文用此方法对来源于中国综合社会调查数据的经验代际职业流动表进行建模分析,较好地解释了子代职业阶层与父代职业阶层间的关联模式。
[期刊] 企业经济
[作者]
刘跃 付世敏 卜曲
基于社会网络理论和品牌价值共创过程理论,构建了虚拟品牌社区与品牌价值的关系模型。以一个典型的虚拟品牌社区为研究对象,搜集该社区的节点交互数据,将其分成18个阶段进行研究。运用社会网络分析法分析各个阶段的网络结构,采用内容分析法对社区自发价值共创和品牌价值进行测量,使用相关性分析研究社会网络结构、自发价值共创、品牌满意和品牌忠诚之间的关系。研究结果表明:节点数、连接数对自发价值共创有正向的影响作用,平均路径长度对自发价值共创有负向的影响作用;节点数、连接数、自发价值共创对品牌满意和品牌忠诚有正向的影响作用。
关键词：
虚拟品牌社区 社会网络结构 品牌价值
[期刊] 企业经济
[作者]
刘跃 付世敏 卜曲
基于社会网络理论和品牌价值共创过程理论,构建了虚拟品牌社区与品牌价值的关系模型。以一个典型的虚拟品牌社区为研究对象,搜集该社区的节点交互数据,将其分成18个阶段进行研究。运用社会网络分析法分析各个阶段的网络结构,采用内容分析法对社区自发价值共创和品牌价值进行测量,使用相关性分析研究社会网络结构、自发价值共创、品牌满意和品牌忠诚之间的关系。研究结果表明:节点数、连接数对自发价值共创有正向的影响作用,平均路径长度对自发价值共创有负向的影响作用;节点数、连接数、自发价值共创对品牌满意和品牌忠诚有正向的影响作用。
关键词：
虚拟品牌社区 社会网络结构 品牌价值
[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] 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] 管理世界
[作者]
杨善林 丁帅 顾东晓 李霄剑 刘业政
知识服务是提升我国医疗健康服务机构管理决策水平和提高资源利用效率的重要手段,在促进医疗健康资源整合和实现分级诊疗过程中具有不可替代的重要作用,关乎14亿人民健康福祉。由于我国现阶段优质医疗资源总量不足、分布不平衡,导致医疗健康管理和服务水平难以满足不断增长的高质量医疗健康服务需求。针对该突出矛盾,本文在界定了基于"资源观"的新时代医疗健康大数据概念的基础上,提出了医疗健康大数据驱动的知识服务方法论,包括医疗健康案例知识的组织与动态更新方法,医疗健康推理知识的生成与发现方法,以及考虑综合效用和多样性的医疗知识服务推荐方法,并将所提方法论应用于某三甲医院医疗集团的案例实践,结果表明医疗健康大数据驱动的知识服务方法提高了优质医疗资源的利用效率、基层医院的接诊能力、医疗机构的管理决策有效性,提升了患者的满意度,有力促进了智慧医疗和分级诊疗政策落地。
[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] 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] 情报科学
[作者]
许海云 董坤 刘昊 郑颖 茹丽洁
【目的/意义】通过异构网络的多模关系分析可以整合更多的主题关联关系,从而提高学科交叉主题识别的准确度。【方法/过程】系统调研了已有的2-模异构网络的社区识别方法,将2-模网络社区直接识别分为投影方法、非投影方法、扩展的多模网络分析和超网络分析,并对比这些已有方法在学科交叉主题识别中的优劣。在此基础上选择对应分析作为2-模网络社区识别方法,对情报学的学科交叉主题进行识别和分析。【结果/结论】对应分析作为一种2-模关系分析方法可直接识别异构网络的学科交叉主题,并保证更少的信息遗漏。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
谷瑞军 陈圣磊 陈耿 汪加才
指出随着互联网的发展和社交网络的广泛应用,学者之间的合作途径越来越多,学者具备多重的社团属性;但是,传统的基于聚类或模块度优化等社团划分方法往往将学者划分到唯一的社团。基于Salton方法构建合著网络,使用加权的链接聚类算法实现社团的聚类划分,该方法将节点间的边作为聚类对象,采用凝聚式层次聚类进行社团划分。因节点属于不同的边,因而可以归属于不同的社团,最终得到的社团可以部分重叠。为检验方法的有效性,使用基于C-DPLP的合著网络构建系统获取数据,构建合著网络;然后使用加权的链接聚类进行社团发现和可视化。结果表明,该方法能有效地发现部分重叠的合著社团,且社团的意义比较明确。
关键词：
重叠社团 链接聚类 合著网络 复杂网络
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