基于复杂网络的科研关系研究

发布时间：2024-12-18 21:30

　　当前,研究者在科学探索中不断产生科研成果并向社会发表,进而产生了大量的科研数据。数据的发展导致科研数据的检索、管理和分析变得越来越具有挑战性。因此,如何在庞大的科研数据中准确地检索出所需的数据,并从数据中提取有效信息进行分析已经成为研究者密切关注的问题。本文针对科研数据中同名作者和论文的对应关系以及作者间的合作关系进行探索研究。第一,本文针对论文的作者署名与现实生活中的作者实体对应关系中存在的同名歧义问题,提出了一种基于异质网络和聚类的同名消歧算法。首先,本文将科研数据背景下的同名消歧研究转化为同名论文的聚类研究,设计了论文间的语义相似度和离散特征相似度,并将其作为论文聚类的依据。随后,为了表征论文间离散特征的关系,本文采用了在异质网络中基于元路径进行随机游走的网络表示学习方法。进一步地,本文通过实验确定了语义相似度和离散特征相似度对最终论文相似度的贡献比例以及构建异质网络使用的连边类型组合。最后,实验结果证明了本文提出的同名消歧算法中各个步骤的有效性以及整体算法的有效性。第二,本文通过改进社区发现中的标签传播算法来获得关系紧密的圈子,挖掘作者间的潜在合作关系。首先,为了设计有效的属性,...

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１研究内容间的关系示意图??研究同名作者和论文间的对应关系是为了将论文的署名与现实生活中的作??者实体进行对应，消除论文分配过程中的同名歧义问题

系以及作者间的合作关系的??相关内容己经受到国内外学者的广泛研究。本文在同名作者和论文的对应关系研??究中更加关注于同名作者论文间相似度的定义以及实现；在作者间的合作关系研??宄中主要分析特定合作网络从而指导设计有效属性、关注社区发现中的标签传播??算法的不足从而进行改进。解决这....

图２－１科研数据集构建的异质信息网络示意图（ａ）网络实例（ｂ）网络模型??图２－１?（ａ）展示了一个科研数据背景下的异质信息网络实例

含有多种节点类型或者多种关系类型，那么这种信息网络就被更具体??地称之为异质信息网络［３７］。由此可以看出，异质信息网络的拓扑信息和关系信息??更加丰富，因此它可以被用来更形象具体地对复杂的异构数据进行建模。??＜ａ）?？?〇?（ｂ）?弓丨用／被引用??＿ｉ?ｒ、ｘ）Ｅ＾ｇ??Ｉ....

图２－２科研数据集网络模型中的元路径示例（ａ）元路径：ＡＰＡ（ｂ）元路径：ＡＰＣＰＡ??３基

?北京邮电大学工程硕士学位论文?＾???有论文、论文所属的会议、作者、作者所属机构这四种类型的节点。同时节点间??存在着每个作者与撰写的论文和所在机构相关联的链路关系以及其他的关联关??系，其中每一条链路都可以被设置成对应的一种关系类型。图２－１?（ｂ）是对应着（ａ）??实例的网....

图２－４社区发现示意图⑻网络结构（ｂ）社区??２００２年，ＧＮ算法［４３］被提出，该算法属于第一大类的方法，它需要通过计算??

运行在大规模数据中仍能发挥良好的性能。缺点包括：参数??的选择很重要，因为它们决定了最终的聚类结果，而这两个参数的选??择也是比较困难的。??２．４?标签传播算法??社区发现［４２］的目的是在一个图中，对图中的节点进行划分，使得相同社区里??的节点相对紧密，而不同社区间的节点联系....

本文编号：4017148