结合时间信息的作者耦合分析方法

发布时间：2019-12-01 04:42

【摘要】：[目的/意义]作者耦合分析是绘制科学知识图谱和了解学科结构一种重要方法,主要使用了作者间共同引用相同参考文献的篇数来进行定义。传统作者耦合分析算法较为多样,包括简单计算法、最小值计算法和组合计算法等,其中以最小值计算法最为精确。然而,尽管传统作者耦合分析能够探测出学科前沿,但因为原始矩阵输入信息量较小,其绘制出的图谱包含的内容和效度都较为有限。该文类比作者共引分析中的改进研究,尝试在基于最小值计算法的基础上融入原文和引文的发表时间信息,对传统作者耦合分析方法进行改进。[方法/过程]使用了包括网络分析在内的实证研究,绘制了不同方法下的科学知识图谱,并对结果进行了评估。[结果/结论]结果显示,融入原文和引文发表时间信息的作者耦合分析方法能展示出更多细节信息,图谱的聚类效果也较传统方法更优。
【图文】：

嗟?00位学者，但按照发文量降序排列后排名第100位到第116位的作者发表了相同数量的论文，因此本文后续的研究均基于这116名作者进行。随后，本文按照如前所述的两种方法，分别进行了传统作者耦合分析和结合发文时间信息的耦合分析，构建了原始矩阵，并使用皮尔逊相关系数进行了相关矩阵转化。此外，本文还进行了网络分析及知识图谱的可视化，并使用MDS测度分析［2］和准确率分析［19］两种方式对网络分析的结果进行了评估。3．2网络分析本文使用Gephi软件［20］进行了网络分析与知识图谱的可视化表示。图1和图2分别表示了传统作者耦合分析和综合发文时间信息的作者耦合分析的知识图谱。在两图中，我们均使用了ForceAtlas2布局算法［21］，每个节点代表一位作者。两个作者之间距离越近代表关键词耦合频次越高，，距离越远意即关系疏离。由于本文的目的并非找出“明星作者”［8］，因而我们没有按照作者的总引用次数区别所有节点的大小，也没有用特殊颜色标注出“明星作者”。图1传统作者耦合分析知识图谱［18］图2综合发文时间信息的作者耦合分析知识图谱从聚类的数量角度看，图1将所有作者聚为A、B、C三类，分别代表信息检索理论和数据科学、信息检索系统、信息检索应用这三个信息检索的子领域;图2则将所有作者聚为A、B、C、D四类，分别代表数据库、多媒体信息检索和医药信息检索、信息检索理论与信息检索行为、信息检索系统。以往的研究［16，18］曾将信息检索分为五个子领域，他们的研究结果与本文结合时间信息的作者耦合分析方法得出的结果类似。聚类数量的增多说明结合发文时间信息的作者耦合分析在知·150·情报杂志第36卷

0位学者，但按照发文量降序排列后排名第100位到第116位的作者发表了相同数量的论文，因此本文后续的研究均基于这116名作者进行。随后，本文按照如前所述的两种方法，分别进行了传统作者耦合分析和结合发文时间信息的耦合分析，构建了原始矩阵，并使用皮尔逊相关系数进行了相关矩阵转化。此外，本文还进行了网络分析及知识图谱的可视化，并使用MDS测度分析［2］和准确率分析［19］两种方式对网络分析的结果进行了评估。3．2网络分析本文使用Gephi软件［20］进行了网络分析与知识图谱的可视化表示。图1和图2分别表示了传统作者耦合分析和综合发文时间信息的作者耦合分析的知识图谱。在两图中，我们均使用了ForceAtlas2布局算法［21］，每个节点代表一位作者。两个作者之间距离越近代表关键词耦合频次越高，距离越远意即关系疏离。由于本文的目的并非找出“明星作者”［8］，因而我们没有按照作者的总引用次数区别所有节点的大小，也没有用特殊颜色标注出“明星作者”。图1传统作者耦合分析知识图谱［18］图2综合发文时间信息的作者耦合分析知识图谱从聚类的数量角度看，图1将所有作者聚为A、B、C三类，分别代表信息检索理论和数据科学、信息检索系统、信息检索应用这三个信息检索的子领域;图2则将所有作者聚为A、B、C、D四类，分别代表数据库、多媒体信息检索和医药信息检索、信息检索理论与信息检索行为、信息检索系统。以往的研究［16，18］曾将信息检索分为五个子领域，他们的研究结果与本文结合时间信息的作者耦合分析方法得出的结果类似。聚类数量的增多说明结合发文时间信息的作者耦合分析在知·150·情报杂志第36卷

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