本文選題：知識(shí)網(wǎng)絡(luò) + 冪律��； 參考：《圖書情報(bào)工作》2017年14期

【摘要】：[目的/意義]在保障知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的整體性征的條件下,從原始知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中提取具有顯著意義的層次知識(shí)網(wǎng)絡(luò),奠定基于關(guān)聯(lián)頻度提取層次知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)。[方法/過程]以無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)與分形幾何作為基礎(chǔ)理論支撐,在對(duì)關(guān)鍵詞知識(shí)網(wǎng)絡(luò)和標(biāo)簽知識(shí)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)頻度分布進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,采用關(guān)聯(lián)頻度作為閾值提取層次知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。并對(duì)層次知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的無標(biāo)度性和小世界效應(yīng)兩項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)整體性征進(jìn)行驗(yàn)證。[結(jié)果/結(jié)論]知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)頻度分布服從冪律分布。以關(guān)聯(lián)頻度為閾值提取的層次知識(shí)網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點(diǎn)度值分布和關(guān)聯(lián)頻度分布方面都保持了原始整體網(wǎng)絡(luò)的無標(biāo)度性。層次知識(shí)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地保持原始網(wǎng)絡(luò)所具有的小世界特征�；陉P(guān)聯(lián)頻度提取的層次知識(shí)網(wǎng)絡(luò)與原始知識(shí)網(wǎng)絡(luò)等效。
[Abstract]:Under the condition of guaranteeing the integrity of knowledge network, the hierarchical knowledge network with significant significance is extracted from the original knowledge network, and the theoretical foundation of extracting hierarchical knowledge network based on association frequency is established. [method / process] based on scale-free network and fractal geometry, based on the analysis of correlation frequency distribution of keyword knowledge network and tag knowledge network, correlation frequency is used as threshold to extract hierarchical knowledge network. The scale-free and small-world effects of hierarchical knowledge networks are verified. Results / conclusion the distribution of correlation frequency of knowledge networks follows the power law distribution. The hierarchical knowledge network with correlation frequency as the threshold maintains the scale-free nature of the original whole network in terms of node value distribution and correlation frequency distribution. Hierarchical knowledge networks can maintain the small world characteristics of the original networks. The hierarchical knowledge network based on association frequency extraction is equivalent to the original knowledge network.
【作者單位】： 東北師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;吉林大學(xué)圖書館;吉林大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的Folksonomy模式中社群知識(shí)組織與知識(shí)涌現(xiàn)研究”(項(xiàng)目編號(hào):71473035)研究成果之一
【分類號(hào)】：G254

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8 馬費(fèi)成;劉e，

本文編號(hào)：2099880