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题名基于社会网络的学科主题聚类研究
被引量:12
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作者
朱梦娴
程齐凯
陆伟
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机构
武汉大学信息资源研究中心
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2012年第11期40-44,39,共6页
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基金
教育部人文社会科学基地重大项目"面向细粒度的网络信息检索模型及框架构建研究"(编号:10JJD630014)
国家自然科学基金面上项目"基于语言模型的通用实体检索建模及框架实现研究"(编号:71173164)的研究成果之一
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文摘
将社会网络分析的方法运用到学科主题聚类中,对从CNKI上采集的发文数据构建关键词共词网络,再用Blondel社区发现算法进行关键词聚类分析,接着用Z-value对划分的社区进行核心圈分析。最后,笔者选取三个适当的例子对聚类算法和核心圈的结果进行评价,得到:Blondel社区发现算法虽然存在一些缺陷,但在数量和质量上都效果不错;Z-value确定社区核心圈效果很好,核心节点能很好地表征社区内容。在此基础上,笔者得出了图书情报学领域的主题聚类结果。
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关键词
学科主题聚类
社会网络
社区发现
Z-VALUE
核心圈
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Keywords
clustering of subject theme social network community detecting Z-value core circle
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分类号
G353.1
[文化科学—情报学]
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