長(zhǎng)期以來(lái),學(xué)術(shù)界已經(jīng)普遍意識(shí)到知識(shí)單元之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系往往比知識(shí)單元本身更加重要。對(duì)于特定的知識(shí)領(lǐng)域來(lái)說(shuō),其內(nèi)部的知識(shí)單元不會(huì)一直處于完全孤立或游離的狀態(tài),而是在彼此之間存在一定的相互依賴、相互促進(jìn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。領(lǐng)域知識(shí)的不斷演進(jìn)發(fā)展,使得時(shí)間序列上的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上屬于一個(gè)時(shí)變的動(dòng)態(tài)網(wǎng),其中關(guān)聯(lián)關(guān)系的演化和變遷雖然相對(duì)細(xì)微,但是卻足以構(gòu)成知識(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)化重組的微規(guī)則。知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)化重組能夠產(chǎn)生整體大于部分之和知識(shí)涌現(xiàn)效應(yīng),使得熱點(diǎn)知識(shí)、核心知識(shí)從網(wǎng)絡(luò)中脫穎而出。本研究以網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的思想為基礎(chǔ)構(gòu)建時(shí)間序列知識(shí)網(wǎng)絡(luò),基于網(wǎng)絡(luò)Hub結(jié)構(gòu)、聚類系數(shù)等指標(biāo)對(duì)領(lǐng)域知識(shí)演化進(jìn)行分析,并結(jié)合社群發(fā)現(xiàn)算法識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)群落,沿時(shí)間序列對(duì)特定領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的核心知識(shí)、知識(shí)群落的演變模式以及知識(shí)傳承特征等問(wèn)題進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤與分析。研究結(jié)果顯示,領(lǐng)域知識(shí)演變涌現(xiàn)過(guò)程中隨機(jī)性與非隨機(jī)性交互影響,而在時(shí)間序列上領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)由隨機(jī)性主導(dǎo)的模式逐漸演變?yōu)榉请S機(jī)性所主導(dǎo)的模式。同時(shí)領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)在發(fā)展演變過(guò)程中各知識(shí)單元并不是一直處于全連通的,而更多地是處于非連通狀態(tài),領(lǐng)域知識(shí)發(fā)展越成熟則群落之間的知識(shí)交叉融合越頻繁,且交叉融合性的知識(shí)傳承多發(fā)生在巨分支內(nèi)部的知識(shí)群落之間。本研究為揭示知識(shí)發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理,對(duì)于掌握領(lǐng)域知識(shí)發(fā)展脈絡(luò)以及發(fā)展模式具有重要意義,以期對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的演化模式與知識(shí)傳承做出有益的探索。
【學(xué)位單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：G353.1
【部分圖文】：

邊鄰居低度值的節(jié)點(diǎn)而言即為 Hub。Hub 涌現(xiàn)所關(guān)注的重點(diǎn)是在知過(guò)程中是否會(huì)產(chǎn)生與無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中相似的 Hub 結(jié)構(gòu)。在 T. G. L，具有最大度值的 Hub 按照公式（1）[57]近似地增加其度屬性。hub_degree( ) = A +√公式（1）（1）中，A 為與網(wǎng)絡(luò)密度相關(guān)的常數(shù)，t 為時(shí)間。由公式（1）可最大 Hub 隨時(shí)間 t 的平方根而增長(zhǎng)。因此可以將公式（1）看作一為自變量，以 Hub 度值 hub_degree(G)為因變量的時(shí)間序列函數(shù)。顯b 的成長(zhǎng)過(guò)程需要采用時(shí)間序列分析方法加以考查。明確的是，現(xiàn)實(shí)社會(huì)中的真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中往往含有多個(gè) Hub[58]，即一個(gè)個(gè)高 Hub 節(jié)點(diǎn)的現(xiàn)象。具有多個(gè) Hub 的網(wǎng)絡(luò)與隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)之間具有明（見圖 1），高 Hub 節(jié)點(diǎn)擁有一定范圍（距高 Hub 節(jié)點(diǎn) 1 跳距離的）內(nèi)的統(tǒng)馭控制能力。在知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中，一個(gè)知識(shí)領(lǐng)域內(nèi)部同樣可以重要的核心知識(shí)。并且這些領(lǐng)域核心知識(shí)往往是在領(lǐng)域知識(shí)發(fā)展過(guò)形成的。因此，基于網(wǎng)絡(luò)中高 Hub 節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)生及成長(zhǎng)過(guò)程可以很好心知識(shí)的演化涌現(xiàn)過(guò)程。

圖 2 知識(shí)網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)解析 2 中，（A）為長(zhǎng)度為 2 的路徑 a-b-c，節(jié)點(diǎn) a 與節(jié)點(diǎn) c 擁有一個(gè)共同的 b。在知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中通常也被理解為節(jié)點(diǎn) a 與節(jié)點(diǎn) c 有一個(gè)共同的關(guān)聯(lián)知b。如果三元組{a, b, c}是封閉的（節(jié)點(diǎn) a 與節(jié)點(diǎn) c 之間也是實(shí)線連接點(diǎn) a 與節(jié)點(diǎn) c 也互為關(guān)聯(lián)知識(shí)。因此 M. E. J. Newman 的聚類系數(shù)可以識(shí)網(wǎng)絡(luò)中共同與某一知識(shí)節(jié)點(diǎn)直接關(guān)聯(lián)的兩個(gè)知識(shí)節(jié)點(diǎn)之間，相互直接率，即三點(diǎn)形成聚類模體的概率。也可以等價(jià)理解為與某一知識(shí)節(jié)點(diǎn)共兩個(gè)知識(shí)節(jié)點(diǎn)，本身也直接關(guān)聯(lián)的平均概率。圖 2 中（B）、（C）、（D）量 N=10，連線數(shù)量 L=20 的同等規(guī)模、同等密度的網(wǎng)絡(luò)。其中（C）為，由于（C）中并不存在任何封閉三元組（聚類模體），其聚類系數(shù)為 C=0面，（B）為同樣規(guī)模與密度的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)，（D）為同樣規(guī)模與密度的非規(guī)由于（B）和（D）中包含一定數(shù)量的封閉三元組（聚類模體），因此二高的聚類系數(shù)，其中（B）的聚類系數(shù)恒定與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模無(wú)關(guān)。由此可以類系數(shù)與知識(shí)網(wǎng)絡(luò)是否為規(guī)則網(wǎng)絡(luò)無(wú)關(guān)，其中起到關(guān)鍵作用的是知識(shí)節(jié)間具備直接關(guān)聯(lián)關(guān)系的聚類模體，即封閉三元組。因此，研究中將采用

圖 3 具有分支和社群結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)部分代表網(wǎng)絡(luò)中不同的分支，圖的中心位置為網(wǎng)于巨分支來(lái)說(shuō)，雖然其內(nèi)部各節(jié)點(diǎn)彼此之間相互較為明顯的社群結(jié)構(gòu)，即每個(gè)社群內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)之的連接相對(duì)來(lái)說(shuō)比較稀疏。領(lǐng)域知識(shí)發(fā)展演進(jìn)過(guò)發(fā)展變化的影響，另一方面則基于領(lǐng)域知識(shí)內(nèi)部迭而變化。這些變化促使各知識(shí)節(jié)點(diǎn)聚集成不同識(shí)網(wǎng)絡(luò)通常是由不同的分支群落所構(gòu)成的。一般小分支群落的規(guī)模往往較小，通常代表了領(lǐng)域知究的目的在于探索領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中知識(shí)群落的研究中將這些非連通的、孤立的小分支群落統(tǒng)一分支群落”；而對(duì)于領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的巨分支采落的劃分。識(shí)群落β來(lái)說(shuō)，隨著領(lǐng)域知識(shí)的發(fā)展，知識(shí)群落定不變的。從知識(shí)群落形成來(lái)源的角度來(lái)看，

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本文編號(hào)：2832540