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[目的/意义]在考虑科研人员引用动机差异性的基础上,结合深度学习中的层次注意力网络模型,提出一个基于文本篇章结构和引用动机的引文推荐模型。[方法/过程]通过构建科研人员的引用动机模型,将其划分为科学性引用动机和战略性引用动机。首先,将论文的篇章结构与科学性引用动机进行映射,采用层次注意力网络模型对论文章节内容进行科学性动机分类;再者,分别通过对章节内容和施引文献篇关摘（篇名、关键词和摘要）与参考文献篇关摘的相似度进行加权计算,得到基于科学性引用动机的推荐结果;在此基础上,引入战略性引用动机对推荐结果综合排序,得到最终的推荐结果。最后,以情报学领域的1 443篇文献为例来对本文所提出的推荐方法进行验证。[结果/结论]实验结果证明该推荐方法能较好地实现基于科研人员不同引用动机的引文推荐,具有一定的可行性和准确性,并为后续相关研究提供借鉴思路。 相似文献
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基于图书借阅网络的各类书籍关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 挖掘图书馆借阅数据,从网络属性、节点重要性和社团模块来研究各学科书籍之间的关系,有助于指导图书资源管理、读者服务和学科建设工作。[方法/过程] 基于复杂网络的理论和方法对图书馆学生借阅数据进行分析,以各类目书籍为节点,构建图书共现网络。在此基础上,对加权网络的网络属性和节点重要性进行探讨,并通过随机游走算法划分书籍社团。[结果/结论] 研究揭示了书籍及学科间的内在联系,同时,也为加权网络的实证研究提供一定的经验材料。 相似文献
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为提高引文网络社区划分的准确性,以文档之间的语义关系以及引文之间的引用关系为基础,结合词汇在文档中的位置关系等信息,构建基于词汇语义加权的引文网络。通过GloVe模型对词汇向量化以充分利用词汇语义信息,结合WMD模型度量文献之间的相似度,把文档相似度的计算转变为在约束条件下求线性规划最优解的问题,结合文本的内容及结构特征对网络中的边进行赋权,以Louvain社区发现算法对加权后的引文网络进行社区划分,并对划分后的社区进行分析与检验,实验证明GloVe-WMD模型可提高引文网络社区划分的准确度。 相似文献
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[目的/意义]复杂网络的社团结构研究已逐渐成为科学家借助文献数据开展科学结构研究的有力工具，社团划分效果的不同对科学结构的解读有着举足轻重的影响。本文对混合网络社团划分方法进行梳理，以期对该领域的相关研究提供借鉴参考。[方法/过程]通过文献调研，阐明混合网络的概念与类型，从网络构建或算法革新角度对各类型混合网络的社团划分研究进行概述，也对支撑混合网络社团划分的经典算法进行简介。[结果/结论]通过系统地梳理总结不同类型混合网络的社团划分工作，为后续的网络分析研究提供研究的视角和方法，同时揭示其在科学结构研究中所面临的挑战与所具有的现实意义，展望今后可能进一步拓展的相关研究方向。 相似文献
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基于引文内容分析的引用情感识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]针对自动识别论文引用情感问题,提出一种基于引文内容分析的识别方法并进行可视化展示,克服基于简单引用频次计量无法区分不同引用情感的问题。[方法/过程]首先,利用正则表达式抽取出论文全文中的引文内容信息;然后,利用TF-IDF算法筛选出引用情感特征词,结合情感词典,利用情感分析技术对引文内容进行引用情感识别;最后,利用可视化工具展示出引用情感整体分布情况。[结果/结论]该方法能够有效识别出抗衰老领域论文数据集中引用情感情况。实验结果显示,该领域正面引用占总引用次数的21%,中立引用占总引用次数的78%,负面引用仅占总引用次数的1%。与传统引文网络相比较,基于引用情感的可视化图谱可以有效识别出不同引用情感在整体数据集合上的分布情况。 相似文献
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[目的/意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。 相似文献
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[目的/意义] 在基于社会网络的用户画像研究中，针对传统用户建模难以处理复杂网络关系，群体构建多基于内容，以及群体相似度低或紧密性差的问题，提出基于网络结构和文本内容的群体画像构建方法。[方法/过程] 首先，采用卷积神经网络方法，融合网络结构和文本内容两方面特征将网络用户表示成空间向量，其次，在k-means算法基础上结合模块度计算方法，对空间向量进行聚类，然后，在爬取的中英文数据集上分别进行对比研究，最后，从中文数据集中选取1 000名重要性用户进行实例分析。[结果/结论] 实验结果表明，该方法的密度值比基于内容的方法平均增加0.105，熵值比基于结构（含基于结构和内容）的方法平均减少0.955，实例分析进一步说明文中方法的可行性。 相似文献
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[目的/意义] 创新是学术论文的本质要求,如何有效评价学术论文的创新力一直以来备受国内外专家和学者关注。随着信息技术的发展,利用计算机技术从论文内容角度对单篇学术论文的创新力进行评价逐步成为可能。[方法/过程] 提出一种基于研究主题对比的单篇学术论文创新力评价方法。该方法首先利用Keygraph算法提取代表论文研究主题的关键词,然后,将论文的研究主题与科学研究前沿主题进行相似度计算,最后,结合期刊影响因子和Altmetrics两项外在指标提出一种论文创新力综合评价模型。[结果/结论] 通过对"碳纳米管"材料研究领域的实证研究证明,该方法能够有效、迅速和准确地从论文内容角度对单篇学术论文的创新力进行评价。 相似文献
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[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。 相似文献
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[目的/意义] 在应用大数据提升图书馆服务的背景下,为提高借阅推荐的有效性,设计一种基于加权借阅网络的个性化推荐算法。[方法/过程] 引入复杂网络理论的分析方法,以深圳大学城图书馆的实际借阅数据为例,证明借阅网络具有二分图特性和BA无标度网络特性,具备个性化推荐的条件;通过构建读者借阅子网,采用能量传递六步法,实现个性化图书借阅推荐。[结果/结论] 实际借阅数据的验证结果表明,算法是有效且具有实际应用意义的。 相似文献
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[目的/意义] 判别重点研究方向对科研管理和科技政策的制定有着重要参考价值,已有的定量方法多是根据创新性、新颖性以及增长性等特征属性设计指标进行识别、推荐,本研究进一步利用研究方向间的关联关系,从网络拓扑结构和特征属性两个维度判别重点研究方向。[方法/过程] 在构建领域文献引用网络的基础上,利用大规模网络聚类算法识别研究方向,并构建研究方向关联网络,利用网络重要节点识别算法从网络拓扑结构的角度判别重点研究方向,同时结合新颖性、增长性和H指数三个特征属性指标,构建了重点研究方向遴选指标体系。[结果/结论] 对纳米科技领域进行实证分析,经专家判读,认为加权PageRank、Gefura以及增长性指标更加具有客观性、全面性和稳定性,通过综合运用三个指标遴选出208个纳米科技领域的重点研究方向。 相似文献
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[目的/意义]作为一种集体的阅读方式,社会化阅读存在着不同的角色,这些角色反映了读者之间的行为差异,影响着阅读过程中知识的交流。从社会网络的视角识别读者的角色分类及其不同作用,有助于了解社会化阅读共同体中的知识传播模式,提高阅读资源的交流和知识传播的效率以及社会化阅读的成效。[方法/过程]基于整体社会网的视角,针对一个大学本科二年级的班级进行个案研究,以问卷的方式收集该班级全体成员微信朋友圈中阅读与交流的数据,基于块模型以及结沟洞理论,剖析读者之间的角色差异。[结果/结论]在社会化阅读过程中,不同角色在连接不同子群及信息传递方面存在差异,对阅读网络的产生和发展有着不同的影响。在社会化阅读群体中,需要厘清群体的角色分类,提高不同角色的读者在阅读共同体中的参与度,建立更为稳定的社会化阅读共同体,促进阅读交互的有效进行和整个群体的知识交流。 相似文献
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[目的/意义]探索热点事件评论网络中话题社群及网民的情感波动,掌握舆情事件发展过程,对于整体把握热点事件的发展方向,做好新时期网络舆论的引导工作具有重大意义。[方法/过程]以复杂网络理论为基础,基于评论词语间的共现关系构建基于事件发展的子事件网络,通过社群发现算法来识别子事件评论网络中的话题社群,将情感词依据情感词典赋予情感分类属性,基于事件的演化过程动态地跟踪网民意见以及情感波动。[结果/结论]研究结果表明,评论网络群落发现以及变异系数方法可以有效地衡量网民话题讨论的规模与集中程度;评论网络中赋予情感词节点情感分类属性方法可以体现事件演化过程中网民的情感变化;舆论衍生话题对事件的舆情发展有持续性影响;网民话题讨论内容对于事件演化具有一定程度上的前瞻性。 相似文献
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[目的/意义]现有的关键词提取方法不适应社会化问答社区文本长度较短、内容表述口语化、数据集稀疏的特点,且很少考虑用户关注程度对词语重要性的影响,不能有效地提取此类文本的关键词,因此,提出针对社会化问答社区的多属性加权关键词提取方法。[方法/过程]多属性加权关键词提取方法通过引入调节函数和词性对传统TF-IDF进行改进,并通过线性加权融合用户回答数、关注数、浏览数以及评论数4个用户关注属性来综合度量词语权重。[结果/结论]实验表明,该方法能更有效地提取社会化问答社区文本的关键词。 相似文献
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[目的/意义]为应对微博内向型传导热点生灭速度快、热点特征不明显等问题,研究新型的微博内向型传导热点发现与预测算法。[方法/过程]针对上述问题,基于复杂网络分析方法,构建微博传导热点预测算法,该算法通过复杂网络节点模型扩展生成微博传导节点模型,发现内向型传导节点的传导子网;通过对传导节点序列实施热功率计算,对其信息传导覆盖范围以及未来影响力进行预测,进行传导热点发现及预测。[结果/结论]数据实验表明,该算法较之目前常用的热点预测算法,具有较高的传导热点覆盖率和准确率,且耗时较少,性价比较高。 相似文献
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[目的/意义] 通过构建二模复杂网络模型，揭示隐藏在海量文献中的隐性知识。[方法/过程] 通过NetworkX复杂网络工具包，依据任意两个节点的共现关系构建二模复杂网络模型；对网络模型中节点的共现关系进行加权，计算网络的拓扑信息并进行AP聚类，提取节点间的直接关系；采用AUC方法对AA、JC、加权改进的wAA和wJC等4种链路预测算法进行评价，遴选出最合适的预测算法，并对复杂网络的隐性关系进行预测分析。[结果/结论] 以潜在药物靶点挖掘为例进行的实证研究结果表明，wAA链路预测算法为最优的链路预测算法；二模复杂网络模型、指标和方法体系在美国化学文摘社数据库中的药物靶点挖掘中具有一定的有效性。下一步计划在其他数据库中或其他研究领域中进行尝试，以进一步验证该模型的通用性和有效性。 相似文献