拓扑路由特征演化趋势分析

在时间的维度上,互联网的拓扑特征是持续在动态变化的。理解互联网拓扑路由的演化趋势有助于发现互联网的发展规律和特征,未来能够帮助预测未开发的新技术及新政策对互联网拓扑和路由的影响。主要从3个角度对互联网的拓扑特征的演化趋势进行分析。一是互联网的静态拓扑特征的演化趋势,例如聚类系数、节点度的幂律分布;二是网络的扁平化趋势;三是AS之间的依赖程度。最后,分析发现了互联网的拓扑特征动态变化特点。

基于CiteSpace的国内健康老龄化演化趋势分析

随着经济社会的发展和物质条件的改善,人口预期寿命不断延长,我国人口老龄化进程逐渐加剧,养老保障及养老服务受到严重挑战,关注老年人问题开展老年社会工作研究具有重要的现实意义。人口老龄化背景下,利用CiteSpace计量可视化工具对1995~2023国内外数据库中收录的以“健康老龄化”为主题词的共计2790篇有效文献进行计量可视化分析。绘制了我国健康老龄化研究研究成果的知识图谱,综合考察了国内该领域相关问题研究的总体发展脉络,挖掘相关热点及未来研究趋势。就整体研究情况来看,多学科融合、多元化研究方法研究健康老龄化将是未来的研究重点。在人口老龄化迅猛发展的背景下,我国老年人口对“美好生活的需要”也迅速增加,应研制出科学测量老年人获得感的工具,为政府适时改进社会管理策略提供参考,助推和谐社会与幸福中国建设。

基于语义信息的核心技术主题识别与演化趋势分析方法研究

[目的/意义]将自然语言处理、深层语义信息与技术主题分析相结合进行研究与探索,有助于科学家识别领域重点,把握科技发展机遇。[方法/过程]通过提取科技论文和专利文本数据的SAO结构,提出核心技术主题识别与发展阶段分析方法,构建SAO语义信息网络,采用点度、中介中心度和特征向量中心度等社会网络分析指标分析核心技术主题演化趋势。[结果/结论]将该方法应用于造血干细胞领域,以2000—2018年为研究区间,验证了方法的科学性和有效性,预测肿瘤疾病治疗将是该领域未来的演化趋势,且发现该领域中存在流行性偏见的发展特点。

基于SPO语义网络的核心主题识别与演化趋势分析方法

目的:应用自然语言处理技术和深层语义信息进行核心主题识别及演化趋势分析,帮助科研人员了解领域研究现状、跟踪领域研究热点、把握领域发展规律,进而推动学科领域的发展。方法:提出基于SPO语义网络的核心主题识别及演化趋势分析方法,首先抽取科技论文数据中的SPO结构,然后分阶段构建SPO语义网络,最后利用节点度和边权重等社会网络分析指标对领域核心主题及其演化趋势进行研究和探索。结果:选择基因编辑领域进行实证分析,识别出该领域的7个核心研究主题,并探究各主题内容及受关注程度的发展变化情况。结论:基于SPO语义网络的核心主题识别及演化趋势分析方法具有可行性和可靠性,可以为学科领域科研活动的展开提供重要决策支持。