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摘要
[目的/意义]科学知识网络中知识单元呈现出一定的集群性与社区性,揭示科学知识网络扩散时序变化过程中的社区扩张与收敛的基本模式与特征,对于拓展、深化科学知识扩散与传递规律研究具有一定的意义。[方法/过程]首先,基于引用关系建立邻接矩阵进而构建学科知识网络,采用复杂网络分析中的Louvain社区探测算法对领域知识网络进行社区划分;然后利用网络表示学习技术进行社区扩张与收敛特征表示与计算;最后以时间序列为逻辑线索,对不同社区的扩张、收敛演变过程进行动态跟踪建模,从而揭示科学知识网络时序变化过程中社区扩张与收敛的基本模式与特征。[结果/结论]以医疗健康信息领域进行案例研究,研究发现社区扩张模式的发展趋势符合S形曲线函数中的Logistic模型,社区收敛模式的发展趋势符合S形曲线函数中的BiHill模型。
- 出版日期2020
- 单位中国科学院大学; 中国人民大学; 中国科学院成都文献情报中心
