复杂网络分析方法在情报学科研合著网络分析中的应用

摘要

论文合著是科学研究中一种非常重要的合作方式，随着科学技术的不断发展，论文合著现象不断增多。如何更好地对合著关系进行分析，加强科研工作者之间的交流与合作，成为目前相关研究的热点。 本文以情报学科研合著网络为实例，通过采集2001-2007年17种图书情报学核心期刊所收录的合著数据，建立合著关系网络。运用复杂网络这一新兴的网络分析工具从特征参数、网络特性和集团结构三方面对合著网络进行了初步的分析。 具体的分析主要包括网络的平均路径长度、聚类系数、度及度分布等网络特征参数的计算，小世界和无标度特性的判断，以及网络结构类型的分析。同时，结合情报学领域科研合著的实际情况，对各指标进行了解释说明。 分析结果表明，情报学科研合著网络具有小世界特性和无标度特性；网络中具有很强影响力的作者比较少；网络中各集团内部连接紧密，但集团之间连接比较松散，网络的连通度比较低。为了改进合著情况，需要从培养具有强影响力的作者和加强集团之间相互合作两方面共同努力。

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致谢

引 言

1 复杂网络理论研究综述

1.1 复杂网络的基本概念

1.2 复杂网络的特征参数

1.3 复杂网络的重要属性

2 情报学科研合著网络的建立

2.1 数据采集

2.1.1 数据来源

2.1.2 数据清理

2.2 建立网络

2.2.1 数据准备

2.2.2 使用工具

3 情报学科研合著网络的特征参数分析

3.1 网络基本数据统计及其演化规律

3.1.1 网络规模

3.1.2 合著论文所占百分比

3.1.3 平均每篇文献的作者数

3.1.4 平均每位作者发表论文数

3.1.5 合著论文被引情况

3.2 情报学科研合著网络的特征参数分析

3.2.1 平均路径长度

3.2.2 聚类系数

3.2.3 网络密度

3.2.4 度、度分布及其相关性

3.2.5 介数

3.2.6 接近度

4 情报学科研合著网络的特性分析

4.1 小世界特性

4.1.1 小世界实验

4.1.2 小世界网络模型

4.1.3 小世界特性的判定

4.2 无标度特性

4.2.1 无标度特性

4.2.2 无标度网络模型

4.2.3 无标度特性的判定

5 情报学科研合著网络的集团结构分析

5.1 科研合著网络的子网络分析

5.1.1 子网络规模分布情况

5.1.2 科研合著网络的最大子网络分析

5.1.3 最大子网络中作者影响力的分析

5.2 情报学科研合著网络的集团结构特点

5.2.1 集团A结构特点

5.2.2 集团B结构特点

5.2.3 集团C结构特点

5.2.4 集团D结构特点

结论

参考文献

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