基于Web of Science的社会化媒体环境下社区发现研究综述

社会化媒体是一种新型在线媒体,发现并研究其中的社区有利于揭示社会化媒体环境下信息传播与共享的特点和规律。该文基于Web of Science检索得到的文献数据,使用CiteSpace、SATI、UCINET等科学知识图谱软件,从共被引文献、关键词及突现词等角度构建了社会化媒体环境下有关社区发现的科学知识图谱,并对该领域的研究现状、知识演进过程、研究热点和研究前沿进行了可视化分析。

利用社会化标签实现P2P语义推荐

针对P2P环境下采用关键字匹配实现信息检索的不足,引入社会化标签,建立基于语义的个性化推荐模型。首先利用P2P节点用户输入的标签及其类名构建P2P社区的标签本体,显示出标签之间的等级关系,然后通过用户历史标签集与社区标签本体匹配,推荐与用户历史标签集语义相关的标签或资源,最终实现语义推荐。最后对模型进行实例验证。

语义对等网环境下节点知识地图的构建

鉴于节点知识地图有助于语义对等网环境中的节点用户更好地管理和利用信息资源,提出一种语义对等网环境下知识地图的构建方法并进行实例验证。该方法把传统对等网上知识地图构建的思想引入到语义对等网中,依据语义对等网环境特有的节点资源语义标注信息,利用自然语言处理技术与本体技术进行知识抽取,并使用OWL语言进行知识的描述,同时引入具有语义的三元组方式对知识概念之间的关系进行管理,最终动态生成可视化节点知识地图,实现节点资源有序化管理。

P2P环境下信任社区的形成模型研究

P2P社区是具有相似兴趣节点的集合,相似兴趣节点聚簇有助于提高资源共享和发现的效率。针对P2P网络中节点特性的差异,社区不一定都能够提供高资源共享率的问题,提出一种基于信任的自组织社区形成模型,从节点间信任的建立、信任值的存储、信任值的计算三个方面具体研究。随着节点间信息共享的频繁程度变化和节点间信任值的动态更新,P2P网络中能够呈现不同的社区结构。