分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-08-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义]核心专利的发现是技术创新的重要环节,对于技术改进和专利战略布局意义重大。[方法/过程]首先界定核心专利的概念,然后在对原始PageRank算法模型介绍的基础上,结合专利的被引次数和专利的年龄对原始的PageRank算法进行改进,提出PatentRank算法(简称PTR),并将其应用到OLED领域中来识别核心专利。[结果/结论]研究发现,相比被引次数,PTR不仅能将该领域的核心专利识别出来,而且还可以识别出一些重要性的基础性专利,为研究OLED相关技术提供追本溯源的研究思路;相比原始PageRank算法,PTR具有更高的值区分度,在局部改善了PR的排名。
分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义]学科基础词汇是学科知识的重要基石,对于理解学科的知识体系构成、理清学科的知识脉络以及促进学科教育都有重要的意义,但长期以来其主要依赖于人工总结,目前还未实现高效地在某学科范围内自动挖掘出学科基础词汇。[方法/过程]提出一种利用关键词共现网络发现学科内较为基础的词汇的方法。该方法利用基础词汇具有相对较低的词频和在网络中具有相对较高的中心度的特性,自动从学科关键词数据集中获得该学科的基础词汇。[结果/结论]利用ACM中1969年到2012年的论文集的计算机领域(全数据集)、user interfaces和information search and retrieval两个子主题的关键词数据集验证该方法的正确性,并且该方法能够使用较简单的步骤发现数据集中全局性的基础词汇。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 近年来社交网络的发展推动了多个领域的研究,如舆情监控、广告推荐、意见领袖识别等,而社交网络用户的影响力度量则是以上研究的基础。以新浪微博为研究对象,旨在提出一种适用性更广、考虑因素更全面的微博用户影响力度量算法,将用户基本属性、用户交互行为和用户博文内容三个维度因素融入传统PageRank算法中,提出了一种多维度微博用户影响力度量算法——MDIR(multi-dimension influence rank)。实验结果表明,MDIR算法相较于其他常用的五种影响力度量算法,能更加全面、真实地反映微博用户的实际影响力。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-06-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 社交网络中节点及其之间的关系构成一种网络结构,这种结构形成了节点之间的支持和被支持关系。结合结构支撑理论,探究节点网络结构支持力的一些性质,提出了社交网络结构中的全网支持力和被支持力的总量一致性,并进一步提出计算节点支持力的方法。谣言作为特殊信息,在支持力不同节点之间的传播特性有所不同,借鉴随机游走模型中的PageRank计算方法,对不同节点支持力的谣言传播以及传播后的辟谣状况进行了仿真模拟,结果表明支持力不同的节点对于谣言传播和辟谣影响明显。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义] 在线健康社区中对高影响力用户的有效识别,有助于健康信息需求者发现有价值的健康信息,对于降低健康信息查找成本和提高健康行为决策的有效性具有重要意义。[方法/过程] 从用户交互性和评论情感倾向出发,利用PageRank和SVM等算法构建出在线健康社区用户影响力的测量方法,并以医享网为实验对象,从发布内容使用价值的视角,进一步计算了该社区中用户的综合影响力,并对案例用户进行分析。[结果/结论] 分析结果表明该算法具有一定的合理性,能够对PageRank算法的影响力计算结果进行优化;同时,利用TF-IDF和互信息算法揭示了高综合影响力用户发布的信息内容与社区其他用户群体内容主题基本一致,该类用户对社区的主题方向起到一定的引导作用。因此,通过本研究所构建的方法可以有效识别高影响力的用户,有助于健康信息需求者及时准确的发现所需信息,提高健康信息的使用效果,从而丰富在线健康社区用户信息行为的理论和实践研究。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 链接预测是基于已知的部分图数据来预测节点之间未被观测到的边或者未来可能产生的边的任务。链接预测领域目前最表现最佳的方法是,对所有目标节点对提取周围的低阶邻居小图,使用小图做图分类预测链接的方法。然而,这种方法的稳定性和性能受限于图的局部结构特异性。提出的方法在上述算法的基础上进行了改进。该算法根据目标节点周围节点的结构特征计算周围节点优先值,根据优先值筛选出高优先值的节点集合,并同时选出一定数量的随机节点,共同组成封闭子图,提取子图特征进行链接预测。实验表明,该算法有效提高了在不同结构的图数据上选出的小图的精准性和稳定性,显著提升了链接预测的效果。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-12-05 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】针对 PageRank 算法在符号网络中的局限性, 提出其改进算法, 以识别社会网络中的关键节点。 【方法】基于符号网络的相关理论, 将 PageRank 算法与点度中心性相结合, 提出 KeyRank 算法, 并对 Slashdot 网站的用户数据进行分析, 以获取用户的 KeyRank 算法排名。【结果】PageRank 算法排名、入度排名、M-PR 算 法排名与 KeyRank 算法排名在统计学意义上呈中度正相关。【局限】KeyRank 算法忽略了每次迭代时正、负链 接的相互作用。【结论】传统算法与 KeyRank 算法在节点排序上存在差异, 说明链接的符号属性对排序结果产生 了重要影响, 改进算法具有一定的理论和实践意义。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-30 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】针对 PageRank 算法在符号网络中的局限性, 提出其改进算法, 以识别社会网络中的关键节点。 【方法】基于符号网络的相关理论, 将 PageRank 算法与点度中心性相结合, 提出 KeyRank 算法, 并对 Slashdot 网站的用户数据进行分析, 以获取用户的 KeyRank 算法排名。【结果】PageRank 算法排名、入度排名、M-PR 算 法排名与 KeyRank 算法排名在统计学意义上呈中度正相关。【局限】KeyRank 算法忽略了每次迭代时正、负链 接的相互作用。【结论】传统算法与 KeyRank 算法在节点排序上存在差异, 说明链接的符号属性对排序结果产生 了重要影响, 改进算法具有一定的理论和实践意义。
分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-08-27 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义]随着互联网技术的快速发展,知乎平台逐渐成为一个热议社会公众话题以及分享知识、经验的载体。因此,分析知乎平台中关键用户的影响力和挖掘其中的关键意见领袖在研究社交网络信息传播途径的过程中起到非常重要的作用。[方法/过程]通过提出改进的PageRank算法和HITS算法,分别基于知乎用户社交网络、问答网络构建用户影响力挖掘模型,能够准确、客观地识别出其中的关键用户及意见领袖。[结果/结论]实验结果表明,提出的PageRank算法和HITS算法能够有效挖掘出知乎平台中具有较为突出特性的关键意见领袖,并且算法的收敛速度较快,具有可复用性和迁移性。通过对知乎平台用户数据集进行处理和有效分析,成功建立用户影响力和关键意见领袖挖掘模型;同时,在具体话题上进行验证。因此,可以推断该模型有巨大应用价值和商业化推广前景。