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基于文献关联属性的引文网络主路径识别——以合成生物学领域为例

         

摘要

已有的引文网络主路径分析方法或者将所有的引文关系同等对待,或者基于文本内容计算引文之间的相关度,没有考虑引文节点之间的差异性和节点基于文献关联属性的相关性或相似性.本文利用元路径来描述和量化引文节点对基于文献关联属性的相关性,将此相关性作为主路径遍历权重的一部分,结合SPC(search path count)遍历权值构建了两个新的遍历权值指标,分析文献关联属性对于主路径识别的影响.研究结果显示,新的遍历权重指标可以识别具有关联属性特征的主路径,从不同角度揭示知识扩散的轨迹,提供更多的知识扩散信息,拓展了引文网络主路径分析方法的作用和应用场景.

著录项

  • 来源
    《情报学报》 |2018年第4期|351-361|共11页
  • 作者单位

    山西财经大学信息管理学院;

    太原 030006;

    中国科学院成都文献情报中心;

    成都 610041;

    中国科学院大学;

    北京 100049;

    中国科学院成都文献情报中心;

    成都 610041;

    中国科学院成都文献情报中心;

    成都 610041;

    中国科学院成都文献情报中心;

    成都 610041;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    引文网络; 主路径; SPC; 关联属性; 合成生物学;

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