基于作者主题网络的研究偏好社区发现及应用——以国内图情领域为例

发布时间：2024-04-25 20:29

　　在国家高度重视科研活动和科研人员,增强发挥基础性研究对于科技发展的支持性作用的背景下,从科技论文数据中挖掘分析科研活动具有很强的现实意义。复杂网络的社区发现算法为探索科研活动提供了新的思路,基于科研人员之间学术关系网络进行社区发现不仅可以探索学科和学者的研究活动规律,还可以进一步应用于科研活动的学术推荐。针对科研网络的社区发现,学者们的研究成果涵盖了从基本的社区构建到社区演化以及针对科研网络特点进行算法优化和应用拓展。为了发现学术兴趣群体,促进学者之间的合作交流,从学者共同的研究兴趣关系出发,以图书情报与数字图书馆分类下的题录信息为样本数据进行探索。研究集中在两个方面:(1)学者研究偏好表示和社区发现。通过作者主题模型对题录摘要进行训练,得到作者在主题上的概率分布,用于表示作者的研究偏好。其次将作者的研究主题的概率分布转化为作者-主题二分网络,根据作者-主题网络的特性,采用适应于大规模和有权重的二分网络社区发现算法LPAwb+进行研究偏好社区发现。由此构建的研究偏好社区增加研究主题维度,社区的学者围绕共同的研究主题形成聚集。(2)探讨融合研究偏好社区合作倾向的潜在合作者推荐的应用。引入...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 研究内容与方法
    1.3 研究创新点
    1.4 论文组织结构
第二章 相关研究综述
    2.1 科研网络社区发现研究现状
        2.1.1 常见科研网络社区发现
        2.1.2 科研网络社区发现的深入研究方向
    2.2 二分网络社区发现理论研究
        2.2.1 二分网络定义与表示
        2.2.2 二分网络社区结构概念
        2.2.3 二分网络社区发现算法
        2.2.4 二分网络社区发现评估指标
    2.3 研究述评
第三章 研究方案设计
    3.1 研究思路与框架
    3.2 算法原理
        3.2.1 作者主题模型
        3.2.2 标签传播模型
        3.2.3 指数随机图模型
    3.3 数据采集与预处理
第四章 图情领域研究主题与研究偏好社区发现
    4.1 图情领域研究主题及重要性度量
        4.1.1 研究主题分类
        4.1.2 研究主题重要度
    4.2 图情领域学者研究偏好
    4.3 研究偏好社区发现及其应用方向
        4.3.1 研究偏好社区构建示例
        4.3.2 研究偏好社区应用方向
第五章 融合研究偏好社区合作倾向的潜在合作者推荐应用
    5.1 图情核心学者的研究偏好社区
    5.2 研究偏好社区的合作倾向计量
    5.3 融合研究偏好社区合作倾向的链接预测
第六章 总结与展望
    6.1 研究工作总结
    6.2 研究不足与展望
参考文献
致谢
在学期间取得的科研成果



本文编号：3964215