科学引文网可视化及核心文献推荐技术研究

发布时间：2017-04-06 19:12

  本文关键词：科学引文网可视化及核心文献推荐技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：面对科学文献的增长越来越快,科研人员在科技文献搜索引擎所返回的结果中如何挑选出与自己研究领域相关且有价值的文献,是当前研究的关键技术之一。然而,传统的文献评价方法仅仅根据期刊等级或者引用次数评估文献价值,并且现有的文献可视化布局算法没有完全体现文献重要度。因此,将网页排序技术与网络可视化技术相结合,能够让科研人员快速地找到有价值的文献,且能挖掘出文献网络中的隐藏信息。本文在总结文献引用行为和重要度评估方法、文献网可视化技术的研究现状基础上,分析了文献价值评估及文献网可视化存在的问题,对文献价值评估方法和核心文献可视化方法进行了重点研究,主要工作包括:第一,针对大部分对文献价值评价方法无法客观准确地分析文献价值这一问题,重新定义文献重要度并提出了一种新的文献重要度评价算法。该算法是在原始网页排序算法(PageRank)的基础上,分析引用行为对文献产生的价值与文献本身具有的价值,并加入个性化交互因子。实验结果表明,该算法能有效地解决传统评价方法偏向旧文献和文献主题漂移问题,并且科研人员可根据自己的需求选择有价值的文献。第二,针对目前文献网可视化方法单一,对引文网或合著网是单独研究,并且对核心文献可视化研究较少的问题,构建了基于“引文网-合著网”双层网络模型,并提出利用其进行核心文献可视化将文献评价结果直观展示的方法。实验表明,该模型和方法大大提高了文献网可视化的美观度,更能让科研人员准确客观地掌握某领域的发展趋势,所提供的可交互功能能够让用户进一步获得核心文献的详细信息。第三,通过集成以上所提的文献重要度评价算法和双层网络模型,设计并实验一个可交互的科学文献网推荐系统。该系统基本能够满足研究人员查找有价值文献的需求。
【关键词】：引文分析 PageRank 文献重要度 可视化 文献推荐
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G353.1;TP391.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 引言9-17
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 文献引用行为及重要度分析10-11
• 1.2.2 科学文献网可视化技术11-12
• 1.2.3 科学文献网推荐技术12-13
• 1.2.4 存在的问题及研究难点分析13-14
• 1.3 论文主要工作14-15
• 1.4 论文组织结构15-17
• 第2章 科学文献网相关技术17-26
• 2.1 PageRank算法17-19
• 2.1.1 算法概述17
• 2.1.2 算法思想17-18
• 2.1.3 算法优缺点18-19
• 2.2 引文分析方法19-22
• 2.2.1 传统引文分析法19-20
• 2.2.2 引用网络分析20-22
• 2.3 文献价值评价方法22-23
• 2.3.1 基于PageRank的文献质量评价算法22-23
• 2.3.2 基于改进PageRank的文献价值评估方法23
• 2.4 文献推荐系统分析方法23-25
• 2.4.1 基于内容的科技文献推荐23-24
• 2.4.2 协同过滤文献推荐24-25
• 2.4.3 基于引文关系分析的推荐25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 基于文献引用行为的文献排序算法研究26-36
• 3.1 问题描述和研究思路26-27
• 3.2 改进的文献排序算法27-30
• 3.2.1 基于PageRank的文献排序算法27-29
• 3.2.2 算法描述29-30
• 3.3 算法实验和结果分析30-34
• 3.3.1 实验方案30
• 3.3.2 评估指标30-31
• 3.3.3 实验结果及分析31-34
• 3.4 本章小结34-36
• 第4章 核心文献的可视化方法研究36-43
• 4.1 问题描述和研究思路36-37
• 4.2 基于引文网与合著网的核心文献布局算法37-39
• 4.2.1 双层网络模型构建37-38
• 4.2.2 核心文献可视化方法38-39
• 4.3 实验及结果分析39-42
• 4.3.1 实验方案39
• 4.3.2 实验结果及分析39-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第5章 科学文献可视化推荐系统的设计与实现43-55
• 5.1 系统需求分析43-45
• 5.1.1 功能需求43-45
• 5.1.2 运行需求45
• 5.2 总体设计45-47
• 5.2.1 架构设计45-46
• 5.2.2 功能模块设计46-47
• 5.3 详细设计47-50
• 5.3.1 系统界面设计47
• 5.3.2 功能模块详细设计47-50
• 5.4 系统平台测试50-54
• 5.4.1 系统界面50-51
• 5.4.2 主要功能测试51-54
• 5.5 本章小结54-55
• 第6章 总结及未来工作55-57
• 6.1 论文工作总结55-56
• 6.2 未来的工作56-57
• 参考文献57-62
• 致谢62-63
• 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 邱均平;何文静;;科学数据共享与引用行为的相互作用关系研究[J];情报理论与实践;2015年10期

2 梁艳琪;彭博;高劲松;;基于JASIST的科研合著网络可视化研究[J];情报杂志;2015年08期

3 刘大有;薛锐青;齐红;;基于作者权威值的论文价值预测算法[J];自动化学报;2012年10期

4 段庆锋;朱东华;汪雪锋;;基于改进PageRank算法的引文文献排序方法[J];情报理论与实践;2012年01期

5 胡蓉;;一种新的经典文献推荐机制的设计[J];计算机应用与软件;2011年11期

6 王洁;汤小春;;基于社区网络内容的个性化推荐算法研究[J];计算机应用研究;2011年04期

7 张志平;李琳娜;;NSTL文献检索系统中相关文献推荐功能的设计及实现[J];现代图书情报技术;2010年Z1期

8 王春花;朱俊平;;改进的非平均传递权值PageRank算法[J];计算机工程与设计;2010年10期

9 王向阳;马军;;一个基于PageRank的科技文献质量评价算法[J];广西师范大学学报(自然科学版);2009年01期

10 陈悦;刘则渊;陈劲;侯剑华;;科学知识图谱的发展历程[J];科学学研究;2008年03期

  本文关键词：科学引文网可视化及核心文献推荐技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：289487