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1. chinaXiv:201711.01942 [pdf]

结合链路预测和ET机器学习的科研合作推荐方法研究

吕伟民; 王小梅; 韩涛
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】结合链路预测与机器学习, 提出推荐未来科研合作的新方法, 以提高单独基于链路预测方法的推荐精确度。【方法】构建加权作者合作网, 以不同的链路预测指标作为特征输入, 运用极端随机树(Extremely Randomized Trees, ET)机器学习算法训练分类, 并利用遍历算法求取分类结果的最优权重组合, 选取TOP 准确度的预测作为合作推荐结果。【结果】选取纳米科技领域2008 年–2010 年SCI 论文数据进行实证。在城市合作推荐中, 改进的ET 方法优于已有方法, 有良好的推荐成功率; 预测方法受网络结构等因素影响较小, 适用范围更广泛。【局限】科研合作受合作动机、地域、语言等诸多因素影响, 加权作者合作网没有反映在一篇论文中同城市、同机构的多个作者, 也没有反映上述因素。【结论】改进算法能够比单个预测指标产生更准确的合作推荐建议, 也为推广到大学等机构、个人等更微观的应用层面提供参考。

提交时间: 2017-11-08 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量789下载量469 评论 0

2. chinaXiv:201711.02031 [pdf]

文献–作者二分网络中基于路径组合的合著关系预测研究

张金柱; 王小梅; 韩涛
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】降低文献–作者二分网络在投影为合著网络过程中的信息丢失影响, 形成适应特定二分网络的合著关系预测指标和方法, 提高预测准确率和结果可解释性。【方法】首先构建文献–作者二分网络及其投影合著网络; 接着抽取二分网络中的二阶路径和三阶路径表示作者间的关联关系; 最后利用逻辑回归方法学习不同路径对于合著关系预测的贡献, 由此形成文献–作者二分网络中基于路径组合的合著关系预测指标。【结果】在图书情报领域的实验证实, 文献–作者二分网络在投影为合著网络过程中存在较大的信息丢失, 并以合著关系预测准确率变化进行定量计算; 逻辑回归方法适合学习不同路径对于合著关系预测的贡献, 由此形成的路径组合指标准确率远远高出其他指标, 并且预测结果更易解释。【局限】其他的多阶路径尚未引入到该模型中, 方法通用性还需在其他领域进行验证。【结论】合著关系预测应直接在文献–作者二分网络上进行, 以降低投影过程中的信息丢失影响; 文献–作者二分网络上的路径组合指标是合著关系预测的最优指标; 该方法可扩展应用到其他类型的二分网络中, 如专利–发明人二分网络。

提交时间: 2017-11-08 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量303下载量224 评论 0

3. chinaXiv:201711.01222 [pdf]

科学结构地图的领域群自动识别研究

王小梅; 邓启平
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】探索科学结构地图中研究领域群的自动识别方法, 快速勾勒科学结构全貌, 增加时效性。【方法】利用特征词测度研究领域的主题相似性, 同时考虑研究领域的相对位置关系, 将位置相邻、主题相似的研究领域划为领域群。设计有效性评价指标对比不同方法的最优参数组合, 推荐最优方法。【结果】该方法能有效地识别出不同时期科学结构地图的领域群。【局限】方法的有效性是基于“科学结构地图”数据的实验结果得到, 参数组合是否适用于其他数据还有待进一步验证。【结论】为科学结构地图领域群的自动识别提供了有效方法。

提交时间: 2017-10-11 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量157下载量106 评论 0

4. chinaXiv:201711.01192 [pdf]

ng-info-chart: 基于自定义HTML标签的交互式可视化组件

陈挺; 王小梅; 吕伟民
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】设计并实现基于模型–视图–控制器(MVC)前端AngularJS 框架的可视化组件ng-info-chart。【应用背景】优秀的情报分析平台往往需要使用多个复杂的可视化图谱组合展示分析结果, 需要更有效地构建复杂的、支持大量交互操作的网页端情报分析可视化图谱。【方法】ng-info-chart 集成多种可视化图谱, 使用AngularJS 自定义扩展标签统一封装, 通过自定义HTML 标签直接在页面中调用绘图方法。【结果】ng-info-chart 可视化组件随着研究团队情报分析项目不断深入与完善, 现已集成5 个第三方可视化类库中11 种可视化图谱, 支持IE9+、Firefox 等主流桌面浏览器。【结论】利用可视化组件实现数据异步获取、自动检测数据变化与实时图谱绘制等功能, 极大简化了情报分析系统中复杂可视化图谱的开发工作。

提交时间: 2017-10-11 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量332下载量276 评论 0

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