社会化标注模式下知识网络层级结构的动态演化研究
发布时间：2020-08-17 15:13
【摘要】：人类对于知识的认知长期以来都是以具有层级性的树形结构来组织的,但是随着学科领域间交叉融合力度的不断加大,知识的隶属关系逐渐被知识的关联关系所取代。特别是在社会化标注模式中,用户标签的自由化与离散化,从外在表象上已经难以判断出其间的层级梯度关系,更有学者提出社会化标注系统的平层型观点。社会化标注模式在众多的图书馆和文献数据库中被应用,其平层离散的外在表象背后的层级结构一直是图书情报学界关注的重点。因此社群知识的层级梯度研究是非常必要的。本研究采用文献计量法和实际调研方法对国内外社会化标注相关问题的理论研究与实际应用的多个维度进行了统计与分析,以期为后续研究奠定坚实的理论研究基础。通过对本领域相关问题的梳理与总结,本研究借助复杂网络的理论,基于标签之间的共现关系构建领域知识网络,依据网络路径长度和知识节点中心度划分标签局部层级,采用核心-边缘结构分析方法来反映整体标签层级的演化情况,从时间序列的角度对标签局部和宏观层级结构的演化进程进行了动态跟踪与剖析。研究结果显示,从宏观和局部综合来看,标签的层级结构随着领域知识的发展不断地演化变迁,并伴随有标签晋升、降级的情况,层级结构内部的结构关系比传统知识组织体系更为复杂多样。本研究为揭示标签局部层级演化的模式与规律做出了探索和尝试。
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G254
【图文】：
并采用临界值进行二值化处理，以此获得体现领域中重要标签及其关系的二值邻接矩阵。然后基于二值邻接矩阵构建领域知识网络，在知识网络中选取具有代表性的典型标签节点，并基于该标签节点与其他相关标签节点的路径长度划分围绕该标签的局部层级关系，依据核心-边缘结构划分整体网络层级关系。再从“动态”的角度出发，侧重于研究某一特定知识主题中知识标签随着时间发展的层级结构的变化规律，从而识别出领域研究热点话题的动态演变趋势。本研究将知识标签作为网络节点，宏观网络中，依据核心-边缘分析法，将整体网络划分为核心层与边缘层。局部网络中根据目标知识标签为第 1 层，距离该标签路径长度为 1 的标签为特定标签的下位标签，处于第 2 层。距离该标签路径长度为2 且距离下位标签的路径长度为 1 的标签为下位标签的下位标签，处于第 3 层，以此类推，但限于局部区域之间的关联关系生成 1-模共现网络的整体网络，从而对各年度数据进行可视化以揭示知识网络在时间轴中的动态演化趋势交叉性以及篇幅原因本文仅剖析到第 3 层。最后在时间序列上对围绕特定标签的层级关系进行跟踪，并进行时间序列分析。整体研究思路如图 1 所示。
图 2 三个数据库中分众分类法领域发文数量时间序列分布 2 中可以发现，在整个时间区段内（2006-2015），社会化标文献逐年积累增加，逐步发展为学术界一个重要的研究主题。概念产生于 2004 年，因此在开始阶段（2006 年）此领域的相，文献数量较少。而且初期（2006-2008）数据显示，社会化关文献大量集中在 Emerald 文献数据库中，WoS 文献数据库次之库最少。结合三个文献数据库的学科特点可以知道，这一时期究主要集中在社会科学领域，尤其是 Emerald 文献数据库所重学领域。而以自然科学类理工学科为特色的 SCOPUS 文献数据文献，说明就总体情况而言此时社会化标注领域的相关研究以。值得注意的是这一阶段 WoS 文献数据库（SCI、SSCI 引文库Emerald 文献数据库的文献数量还存在一定的差距，显然社会化究此时还没有引起学术界更大范围的共同关注。这一阶段的研于社会化标注基础理论的初步探索。从 2009 年开始，WoS 文
图 3 分众分类法相关论文数量前十名的学科领域 3 显示的结果可以发现，三个文献数据库发文量累加后排名第科学（Computer Science），处于第二位的是图书情报学（Inrary Science）。其中计算机学科排名第一的原因是社会化标和相关研究方法中计算机技术的支撑密不可分。更细致观察科中的文献主要来自于 SCOPUS 文献数据库和 WoS 文献数据库 数据库的文献数量较少。图书情报学科的文献主要来自 EmeraoS 文献数据库，而来自 SCOPUS 文献数据库的文献较少。而且图书情报学科中的文献少于计算机学科中的文献，但是在图书merald 文献数据库的文献数量却多于来自 SCOPUS 文献数据库 Emerald 文献数据库对图书情报学领域的支持力度最大，高于领域的支持。这一现象说明，如果研究者从系统设计、算法优紧密结合的角度对社会化标注相关问题展开研究，应该以 SC WoS 文献数据库作为主要检索资源；如果研究者从理论构建、
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G254
【图文】：
并采用临界值进行二值化处理，以此获得体现领域中重要标签及其关系的二值邻接矩阵。然后基于二值邻接矩阵构建领域知识网络，在知识网络中选取具有代表性的典型标签节点，并基于该标签节点与其他相关标签节点的路径长度划分围绕该标签的局部层级关系，依据核心-边缘结构划分整体网络层级关系。再从“动态”的角度出发，侧重于研究某一特定知识主题中知识标签随着时间发展的层级结构的变化规律，从而识别出领域研究热点话题的动态演变趋势。本研究将知识标签作为网络节点，宏观网络中，依据核心-边缘分析法，将整体网络划分为核心层与边缘层。局部网络中根据目标知识标签为第 1 层，距离该标签路径长度为 1 的标签为特定标签的下位标签，处于第 2 层。距离该标签路径长度为2 且距离下位标签的路径长度为 1 的标签为下位标签的下位标签，处于第 3 层，以此类推，但限于局部区域之间的关联关系生成 1-模共现网络的整体网络，从而对各年度数据进行可视化以揭示知识网络在时间轴中的动态演化趋势交叉性以及篇幅原因本文仅剖析到第 3 层。最后在时间序列上对围绕特定标签的层级关系进行跟踪，并进行时间序列分析。整体研究思路如图 1 所示。
图 2 三个数据库中分众分类法领域发文数量时间序列分布 2 中可以发现，在整个时间区段内（2006-2015），社会化标文献逐年积累增加，逐步发展为学术界一个重要的研究主题。概念产生于 2004 年，因此在开始阶段（2006 年）此领域的相，文献数量较少。而且初期（2006-2008）数据显示，社会化关文献大量集中在 Emerald 文献数据库中，WoS 文献数据库次之库最少。结合三个文献数据库的学科特点可以知道，这一时期究主要集中在社会科学领域，尤其是 Emerald 文献数据库所重学领域。而以自然科学类理工学科为特色的 SCOPUS 文献数据文献，说明就总体情况而言此时社会化标注领域的相关研究以。值得注意的是这一阶段 WoS 文献数据库（SCI、SSCI 引文库Emerald 文献数据库的文献数量还存在一定的差距，显然社会化究此时还没有引起学术界更大范围的共同关注。这一阶段的研于社会化标注基础理论的初步探索。从 2009 年开始，WoS 文
图 3 分众分类法相关论文数量前十名的学科领域 3 显示的结果可以发现，三个文献数据库发文量累加后排名第科学（Computer Science），处于第二位的是图书情报学（Inrary Science）。其中计算机学科排名第一的原因是社会化标和相关研究方法中计算机技术的支撑密不可分。更细致观察科中的文献主要来自于 SCOPUS 文献数据库和 WoS 文献数据库 数据库的文献数量较少。图书情报学科的文献主要来自 EmeraoS 文献数据库，而来自 SCOPUS 文献数据库的文献较少。而且图书情报学科中的文献少于计算机学科中的文献，但是在图书merald 文献数据库的文献数量却多于来自 SCOPUS 文献数据库 Emerald 文献数据库对图书情报学领域的支持力度最大，高于领域的支持。这一现象说明，如果研究者从系统设计、算法优紧密结合的角度对社会化标注相关问题展开研究，应该以 SC WoS 文献数据库作为主要检索资源；如果研究者从理论构建、
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 滕广青;杨明秋;田依林;黄微;;Folksonomy模式中的知识群落及其核心知识分析[J];图书情报工作;2015年22期
2 滕广青;贺德方;彭洁;赵辉;;结构与秩序:知识组织领域中结构主义思想的演进[J];情报理论与实践;2015年04期
3 邰杨芳;贾君枝;贺培风;;基于受控词表的Folksonomy优化系统分析与设计[J];情报科学;2014年02期
4 马费成;刘向;;科学知识网络的演化模型[J];系统工程理论与实践;2013年02期
5 刘海旭;郑岩;;基于语义的标签关联算法[J];软件;2012年12期
6 张红;甘利人;薛春香;;基于标签聚类的电子商务网站分类目录改善研究[J];现代情报;2012年01期
7 陈丽霞;窦永香;秦春秀;;利用社会化标签实现P2P语义推荐[J];图书情报工作;2011年22期
8 熊回香;王学东;;面向Web3.0的分众分类研究[J];图书情报工作;2010年03期
9 张s
本文编号：2795486
本文链接：https://www.wllwen.com/tushudanganlunwen/2795486.html
教材专著
