本文選題：學科交叉 + 多模網(wǎng)路�。� 參考：《情報科學》2017年06期

【摘要】：【目的/意義】通過異構(gòu)網(wǎng)絡的多模關系分析可以整合更多的主題關聯(lián)關系,從而提高學科交叉主題識別的準確度。【方法/過程】系統(tǒng)調(diào)研了已有的2-模異構(gòu)網(wǎng)絡的社區(qū)識別方法,將2-模網(wǎng)絡社區(qū)直接識別分為投影方法、非投影方法、擴展的多模網(wǎng)絡分析和超網(wǎng)絡分析,并對比這些已有方法在學科交叉主題識別中的優(yōu)劣。在此基礎上選擇對應分析作為2-模網(wǎng)絡社區(qū)識別方法,對情報學的學科交叉主題進行識別和分析�！窘Y(jié)果/結(jié)論】對應分析作為一種2-模關系分析方法可直接識別異構(gòu)網(wǎng)絡的學科交叉主題,并保證更少的信息遺漏。
[Abstract]:[purpose / meaning] more thematic relationships can be integrated through multimode analysis of heterogeneous networks, In order to improve the accuracy of interdisciplinary subject recognition. [method / process] the existing community recognition methods of 2-mode heterogeneous network are systematically investigated, and the community recognition of 2-mode network is divided into projection method and non-projection method. The extended multimode network analysis and supernetwork analysis are compared, and the advantages and disadvantages of these existing methods in interdisciplinary subject recognition are compared. On this basis, the correspondence analysis is selected as the community identification method of 2-mode network. This paper identifies and analyzes the subject intersection of information science. [results / conclusions] as a 2-norm relationship analysis method, the corresponding analysis can directly identify the interdisciplinary topics of heterogeneous networks and ensure less information omission.
【作者單位】： 中國科學院成都文獻情報中心;中國科學院大學;
【基金】：國家社會科學青年項目(14CTQ033) 中國科學院青年創(chuàng)新促進會資助
【分類號】：G350

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1 周金夢;基于學術異構(gòu)網(wǎng)絡的學者影響力評估算法[D];大連理工大學;2016年

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本文編號：1870639