本文選題：Folksonomy　切入點：知識網絡　出處：《東北師范大學》2017年碩士論文

【摘要】：作為Web2.0典型應用的Folksonomy知識組織模式開辟了網絡社群知識組織新的路徑。然而,無論是樸素結構主義的研究思想,還是基于主觀動態(tài)因素的研究思路,都距離Folksonomy模式中知識組織變化趨勢的研究尚存一定的間隙。隨著復雜網絡分析理論與技術的引入,研究思路突破了傳統(tǒng)“樹形”結構的模型,社群知識間紛繁復雜的關聯關系得以揭示。然而,現有基于網絡分析的研究多從靜態(tài)截面上對Folksonomy模式中社群知識組織變化趨勢展開研究,或者有針對動態(tài)演化規(guī)律的研究但是不夠深入,對于知識組織過程中產生的知識涌現更是鮮有問津。特別是針對派系演化作為研究并且基于動態(tài)網絡的視角寥寥無幾。有鑒于此,本文從社群知識網絡結構動態(tài)演化的視角,基于派系在時間序列上的演化來研究Folksonomy模式中社群知識組織變化趨勢問題,以及整個網絡的變化趨勢性問題。本文研究的第一部分通過構建“文章-標簽”的隸屬矩陣,然后在此基礎上構建了“標簽-標簽”鄰接矩陣。并且對鄰接矩陣基于復雜網絡分析技術進行可視化。第二部分通過網絡引入派系作為研究指標,派系在不同時間刻度上的值我們就可以推斷出骨架上點的數據量。第三部引入Logistic方程并且對Logistic方程進行改進,若我們能預測網絡骨架上的點變化趨勢是可預測的,那么整個知識網絡變化的規(guī)律也是可預測的。最后實驗結果也表明基于派系演化的Folksonomy模式下知識網絡變化是穩(wěn)定的。
[Abstract]:As a typical application of Web2.0, Folksonomy knowledge organization model has opened up a new path of network community knowledge organization.However, there is still a gap between the research ideas of naive structuralism and the research ideas based on subjective dynamic factors, which are still far from the research on the changing trend of knowledge organization in Folksonomy model.With the introduction of the theory and technology of complex network analysis, the research ideas break through the traditional "tree" structure model, and the complex and complex relationship between community knowledge can be revealed.However, the existing researches based on network analysis mainly focus on the trends of community knowledge organization in Folksonomy model from static cross-section, or on the dynamic evolution law, but it is not deep enough.There is little interest in the emergence of knowledge in the process of knowledge organization.In particular, there are few perspectives on factional evolution based on dynamic networks.In view of this, from the perspective of dynamic evolution of community knowledge network structure, based on the evolution of clique in time series, this paper studies the changing trend of community knowledge organization in Folksonomy model and the trend of the whole network.In the first part of this paper, we construct the membership matrix of "article-label", and then construct the "label-label" adjacency matrix.And the adjacent matrix is visualized based on complex network analysis technology.In the second part, we can infer the data amount of the point on the skeleton by introducing the clique as the research index through the network, and the value of the clique in different time scale.In the third part, the Logistic equation is introduced and the Logistic equation is improved. If we can predict the trend of point change on the network skeleton, then the law of the change of the whole knowledge network is also predictable.The experimental results also show that the knowledge network changes are stable in the Folksonomy mode based on factional evolution.
【學位授予單位】：東北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：O157.5

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