【摘要】：當(dāng)今社會(huì)正處在大科學(xué)時(shí)代,科研活動(dòng)呈現(xiàn)出許多新的特點(diǎn),如投資強(qiáng)度大、多學(xué)科交叉、需要昂貴且復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)設(shè)備、研究目標(biāo)宏大等。所以科研合作是目前科學(xué)研究的主流方式,具體表現(xiàn)為科技論文的合著。這些合著關(guān)系相互交織就形成了作者合著網(wǎng)絡(luò)。對(duì)合著網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究有利于發(fā)現(xiàn)作者間的合著關(guān)系、分析科研團(tuán)體的研究主題、挖掘?qū)W科內(nèi)部的知識(shí)結(jié)構(gòu);還能為作者合著關(guān)系的構(gòu)建提供建議,預(yù)測(cè)合著網(wǎng)絡(luò)的演化趨勢(shì),推動(dòng)科研活動(dòng)更好更快發(fā)展。本文在調(diào)研國(guó)內(nèi)外合著網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀時(shí),發(fā)現(xiàn)目前對(duì)于合著網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)H僅局限在測(cè)度合著網(wǎng)絡(luò)的各項(xiàng)參數(shù)、發(fā)現(xiàn)研究團(tuán)體;或者通過(guò)時(shí)間窗口的推進(jìn)來(lái)探究合著網(wǎng)絡(luò)的演化趨勢(shì);也有學(xué)者致力于合著網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè),為作者合著關(guān)系的建立提供建議。但鮮有作者將研究主題和引文兩個(gè)因素融合在一起研究合著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展態(tài)勢(shì)。因此,本文提出將作者的研究主題融入到基于引文的作者合著網(wǎng)絡(luò)(Co-author Network based on Citation,簡(jiǎn)稱CAN-C)中,并以情報(bào)學(xué)學(xué)科領(lǐng)域?yàn)槔?探究基于主題與引文結(jié)合的作者合著網(wǎng)絡(luò)(Co-author Network based on TopicCitation,簡(jiǎn)稱為CAN-TC)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與特征。首先,本文選取了我國(guó)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的154位高產(chǎn)作者,構(gòu)建CAN-C,分析該網(wǎng)絡(luò)的特征參數(shù)及其結(jié)構(gòu)特征,將其劃分為7個(gè)模塊,并分析各模塊內(nèi)部的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容特征,模塊間的合著關(guān)系強(qiáng)度等。其次,利用LDA主題模型對(duì)上述154位作者的文檔進(jìn)行主題提取,獲取每位作者的文檔主題,經(jīng)皮爾遜相關(guān)性分析生成作者間的主題相似度矩陣(Author Similarity Matrix based on Topic,簡(jiǎn)稱為ASM-T)。然后構(gòu)建融合函數(shù),通過(guò)融合函數(shù)將ASM-T融入到基于引文的作者合著矩陣(Co-author Matrix based on Citation,簡(jiǎn)稱為CAM-C)中,生成CAN-TC。與CAN-C類似,在分析CAN-TC的相關(guān)特征參數(shù)及結(jié)構(gòu)特征的基礎(chǔ)上,將其劃分為9個(gè)模塊,進(jìn)一步分析每個(gè)模塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)與作者鏈接關(guān)系、分析模塊間的鏈接強(qiáng)度等。最后,從網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)參數(shù)、結(jié)構(gòu)特征以及內(nèi)容特征三個(gè)方面對(duì)CAN-C與CAN-TC進(jìn)行對(duì)比,對(duì)比發(fā)現(xiàn),相比CAN-C,在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)方面,CAN-TC的密度、聚類系數(shù)、節(jié)點(diǎn)平均度等都有所提升;在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面,CAN-TC的模塊數(shù)增多了,模塊內(nèi)部以及模塊間的關(guān)聯(lián)都得到了加強(qiáng);在內(nèi)容方面,CAN-TC在反映作者主題關(guān)聯(lián)上更加準(zhǔn)確且全面。我們相信若在構(gòu)建合著網(wǎng)絡(luò)時(shí)將引文與主題都考慮在內(nèi),必能使合著網(wǎng)絡(luò)更加豐富,完善學(xué)科內(nèi)部知識(shí)結(jié)構(gòu),促進(jìn)學(xué)科內(nèi)部知識(shí)交流,推動(dòng)科研活動(dòng)有效演進(jìn),實(shí)現(xiàn)學(xué)科更好更快發(fā)展。
【圖文】：

自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域受到關(guān)注[36]，是當(dāng)前研究文檔表集進(jìn)行有效的分析。主題模型認(rèn)為，每篇文檔是需構(gòu)是線性的。為文檔主題建模的過(guò)程是把主題看作結(jié)合。它通過(guò)將文檔和詞匯的維度轉(zhuǎn)化成文檔與主主題空間，，從而使文檔信息轉(zhuǎn)換成易于建模的數(shù)字文檔之間潛在的語(yǔ)義關(guān)系[24]。模型有很多，如 LSI 模型、PLSI 模型、LDA 模型等行擴(kuò)展得到的一個(gè)更為完全的概率生成模型，隨合，產(chǎn)生了越來(lái)越多的基于LDA的概率模型[24]。LD個(gè)由文檔、主題、詞構(gòu)成的三層貝葉斯概率模型， 模型的主要思想是將文檔看作主題的一個(gè)混合概詞上的一個(gè)概率分布[37]。它的圖模型表示如下圖 2

圖 3-1 基于引文的作者合著網(wǎng)絡(luò)于引文的作者合著網(wǎng)絡(luò)分析網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，通過(guò)一系列的網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征。其中包括的網(wǎng)絡(luò)密度 、平均路徑長(zhǎng)度、直徑、聚類系數(shù)等，該作者合著網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)特征
【學(xué)位授予單位】：曲阜師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：G353.1

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本文編號(hào)：2616243