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科學(xué)知識網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散中的社區(qū)擴(kuò)張與收斂模式特征分析——以醫(yī)療健康信息領(lǐng)域?yàn)槔?/H1>
發(fā)布時(shí)間:2022-02-08 19:52
  [目的/意義]科學(xué)知識網(wǎng)絡(luò)中知識單元呈現(xiàn)出一定的集群性與社區(qū)性,揭示科學(xué)知識網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散時(shí)序變化過程中的社區(qū)擴(kuò)張與收斂的基本模式與特征,對于拓展、深化科學(xué)知識擴(kuò)散與傳遞規(guī)律研究具有一定的意義。[方法/過程]首先,基于引用關(guān)系建立鄰接矩陣進(jìn)而構(gòu)建學(xué)科知識網(wǎng)絡(luò),采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析中的Louvain社區(qū)探測算法對領(lǐng)域知識網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)劃分;然后利用網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行社區(qū)擴(kuò)張與收斂特征表示與計(jì)算;最后以時(shí)間序列為邏輯線索,對不同社區(qū)的擴(kuò)張、收斂演變過程進(jìn)行動態(tài)跟蹤建模,從而揭示科學(xué)知識網(wǎng)絡(luò)時(shí)序變化過程中社區(qū)擴(kuò)張與收斂的基本模式與特征。[結(jié)果/結(jié)論]以醫(yī)療健康信息領(lǐng)域進(jìn)行案例研究,研究發(fā)現(xiàn)社區(qū)擴(kuò)張模式的發(fā)展趨勢符合S形曲線函數(shù)中的Logistic模型,社區(qū)收斂模式的發(fā)展趨勢符合S形曲線函數(shù)中的BiHill模型。 

【文章來源】:圖書情報(bào)工作. 2020,64(14)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】:11 頁

【部分圖文】:

科學(xué)知識網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散中的社區(qū)擴(kuò)張與收斂模式特征分析——以醫(yī)療健康信息領(lǐng)域?yàn)槔? src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=TSQB202014008_093'  style='max-width:500px'></p><br> 文獻(xiàn)數(shù)量時(shí)期分布<br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=TSQB202014008_114' alt='模型算法,社區(qū)' style='max-width:500px'></p><br> 其中,f(u)為將節(jié)點(diǎn)u映射為embedding向量的目標(biāo)函數(shù);V表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的集合,S指得到節(jié)點(diǎn)鄰居N的策略,NS(u)表示通過采樣策略S采樣出的節(jié)點(diǎn)u的近鄰頂點(diǎn)集合,Node2vec模型算法[30]如圖2所示:本研究主要利用Python語言進(jìn)行社區(qū)擴(kuò)張與收斂特征表示與計(jì)算,在具體處理步驟中,首先基于Node2vec模型算法(https://github.com/aditya-grover/node2vec)將引文網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示成可計(jì)算的K維向量,然后結(jié)合上一步中的社區(qū)劃分結(jié)果,計(jì)算各個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)(向量)之間的距離進(jìn)而可得社區(qū)所占區(qū)域面積的大小(以各個(gè)社區(qū)內(nèi)節(jié)點(diǎn)最大距離為區(qū)域直徑),然后通過分析各個(gè)社區(qū)在不同時(shí)間段的區(qū)域面積時(shí)序變化情況,從而表征與測度引文網(wǎng)絡(luò)時(shí)序變化過程中社區(qū)的擴(kuò)張與收斂情況,基本思路可歸納概括為如圖3所示: <br><br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=TSQB202014008_116' alt='社區(qū),思路' style='max-width:500px'></p><br> 本研究主要利用Python語言進(jìn)行社區(qū)擴(kuò)張與收斂特征表示與計(jì)算,在具體處理步驟中,首先基于Node2vec模型算法(https://github.com/aditya-grover/node2vec)將引文網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示成可計(jì)算的K維向量,然后結(jié)合上一步中的社區(qū)劃分結(jié)果,計(jì)算各個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)(向量)之間的距離進(jìn)而可得社區(qū)所占區(qū)域面積的大小(以各個(gè)社區(qū)內(nèi)節(jié)點(diǎn)最大距離為區(qū)域直徑),然后通過分析各個(gè)社區(qū)在不同時(shí)間段的區(qū)域面積時(shí)序變化情況,從而表征與測度引文網(wǎng)絡(luò)時(shí)序變化過程中社區(qū)的擴(kuò)張與收斂情況,基本思路可歸納概括為如圖3所示:3.2.4 社區(qū)擴(kuò)張與收斂模型構(gòu)建與模式分析 <br><br>【參考文獻(xiàn)】:<br>期刊論文<br>[1]基于主題關(guān)聯(lián)分析的科技互動模式識別方法研究[J]. 劉自強(qiáng),許海云,羅瑞,董坤,朱禮軍.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2019(10)<br>
[2]學(xué)科引證網(wǎng)絡(luò)知識擴(kuò)散特征研究[J]. 岳增慧,許海云.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2019(01)<br>
[3]領(lǐng)域知識聚類性的動態(tài)演化分析[J]. 安寧,滕廣青,白淑春,畢強(qiáng),韓尚軒.  圖書情報(bào)工作. 2018(10)<br>
[4]基于頻度演化的領(lǐng)域知識關(guān)聯(lián)關(guān)系涌現(xiàn)[J]. 滕廣青.  中國圖書館學(xué)報(bào). 2018(03)<br>
[5]關(guān)聯(lián)驅(qū)動的領(lǐng)域知識群落生長[J]. 滕廣青.  中國圖書館學(xué)報(bào). 2017(03)<br>
[6]科研合作超網(wǎng)絡(luò)下的知識擴(kuò)散演化模型研究[J]. 李綱,巴志超.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2017(03)<br>
[7]基于半積累引文網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的學(xué)科領(lǐng)域主題演化分析——以“合作演化”領(lǐng)域?yàn)槔齕J]. 羅雙玲,張文琪,夏昊翔.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2017(01)<br>
[8]Word2vec的工作原理及應(yīng)用探究[J]. 周練.  科技情報(bào)開發(fā)與經(jīng)濟(jì). 2015(02)<br>
[9]基于引文網(wǎng)絡(luò)挖掘和時(shí)序分析的知識擴(kuò)散研究[J]. 邱均平,李小濤.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2014(07)<br>
[10]基于NEViewer的學(xué)科主題演化可視化分析[J]. 王曉光,程齊凱.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2013 (09)<br>
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					<br/><br/>本文編號:<b>3615648</b><div style='float:right'>
					

			
				
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