基于异构社会网络的知识社区挖掘及学者相似度研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

刘萍 著

图书标签:

• 知识社区
• 社会网络分析
• 学者相似度
• 异构网络
• 数据挖掘
• 知识发现
• 学术社交网络
• 信息科学
• 网络科学
• 推荐系统

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030489906

版次：1

商品编码：11979582

包装：平装

丛书名： 管理科学与工程系列丛书

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：167

字数：212000

正文语种：中文

内容简介

　　《基于异构社会网络的知识社区挖掘及学者相似度研究》围绕着异构社会网络中知识社区挖掘和学者相似度计算，在学科交叉的背景下，综合利用社会网络理论、社会资本理论、本体理论，提出：①基于社会资本理论的异构社会网络模型和知识社区发现方法；②基于关联网络链接分析的学者相似度计算方法；③基于本体的学者关联分析方法。全书以学者为研究对象，详细研究学者间多种学术关系的关联和融合，将单一节点、单一关系的学术网络扩展到多类型节点、多关系的异构社会网络，丰富和发展原有社会网络研究，对建立起更为广阔的语义社会网络研究范式具有一定的理论价值，同时也为科研组织创新团队管理提供决策支持。《基于异构社会网络的知识社区挖掘及学者相似度研究》可供管理类（如信息管理与信息系统、情报学、管理科学与工程等）、计算机类（如社会网络、语义网）专业或研究方向高校师生，以及各级科研管理和决策人员阅读参考。

目录

第1章 绪论
1．1 研究背景与目的
1．2 国内外研究现状
1．3 研究的主要内容与方法

第2章 相关理论
2．1 社会网络理论
2．2 行动者网络理论
2．3 社会资本理论
2．4 本体理论
2．5 本章小结

第3章 社区发现算法及其评价
3．1 社区的概念及定义
3．2 社区发现算法
3．3 评价方法
3．4 社区发现进展
3．5 本章小结

第4章 面向科研组织的异构社会网络构建
4．1 科研组织的需求
4．2 模型构建
4．3 基于社会资本的多关系关联
4．4 科研组织中多关系的测度
4．5 多关系融合
4．6 本章小结

第5章 科研组织的知识社区的发现及优化
5．1 基于网络拓扑结构的社区发现
5．2 基于节点属性的社区优化
5．3 融合网络结构与节点属性的社区优化
5．4 实验设计与分析
5．5 本章小结

第6章 学者领域知识结构挖掘
6．1 研究现状
6．2 学者领域知识的构成分析
6．3 学者领域知识网络构建
6．4 学者领域知识结构探测
6．5 实验
6．6 实验评价
6．7 本章小结

第7章 基于关联网络的学者相似度计算
7．1 引言
7．2 研究现状
7．3 基于图拓扑结构的SimRank算法和P-Rank算法
7．4 学者关联网络的构建及相似度计算
7．5 实验与讨论
7．6 本章小结

第8章 基于SimRank的学者相似度计算
8．1 SimRank相似度计算与共引、耦合的比较
8．2 基于SimRank的学者相似度计算方法
8．3 实验
8．4 本章小结

第9章 基于本体的学术网络建模及学者关联分析
9．1 引言
9．2 研究现状
9．3 基于本体的学术网络构建
9．4 学者关联度计算
9．5 实证分析
9．6 本章小结

第10章 总结与展望
10．1 全书工作总结
10．2 未来工作展望
参考文献
附录
后记

精彩书摘

　　《基于异构社会网络的知识社区挖掘及学者相似度研究》：
　　3.4.3异质网络中的社区发现
　　传统的社区发现算法只能用于处理同质网络，即只包含单一关系和节点类型的网络。但现实世界的网络往往是由多种类型的节点以及多样化的联系组成的异质网络，它们分别被称为多维网络和多模网络。
　　1.多维网络
　　本部分探讨的多维网络是同种节点类型的节点间存在多种关系的网络。在多维网络中，不同关系的重要程度的衡量是一个重要问题。Cai等（2005）提出了一种依赖用户要求（用户示例）确定关系重要程度，进行关系抽取的方法。根据特定用户要求得到了最满足用户预期的各关系的加权线性组合，将异质网络转化成了同质网络。在这个新的同质网络上应用传统算法划分社区。
　　Guy等（2008）设计了一种名叫SONAR（social networks architecture，即社会网络整合应用接口）的应用，汇集了来自博客、组织图等公共渠道和邮件、及时消息等私人渠道的信息资源。这种加权整合多渠道信息的社会网络能提供适应更多用户场景的信息。但又由于不同用户的视角与需求不同，难以得到普适的最优资源加权组合方案。
　　Rodriguez和Shinavier（2010）认为虽然已经存在大量成熟的同质网络分析方法，异构数据却较难处理。因此，他们提出了一种路径代数法，可将多关系网络映射为单关系网络。如此，则可利用现有的同质网络分析法处理这些经过转换的异构社会网络数据。
　　L.Tang等（2012）总结了现有的社区发现算法的统一过程，即网络矩阵、效用矩阵、软社区指标和节点划分。针对该过程的四个部分提出了从单维网络社区发现到多维网络社区发现的四种集成策略，即网络集成、效用集成、特征集成和划分集成。其中划分集成就是聚类集成问题，把同一数据不同的聚类结果组合成一致结果。Strehl和Ghosh（2003）早在2003年就研究了该问题。2.多模网络多模网络中社区发现的策略有两种，一种社区中包含多种节点类型，另一种社区中只包含同类节点。根据分析目的的不同可以选择不同的策略。
　　Sun等（2009b）提出的用于星形结构网络聚类的NetClus算法就可发现包含多种节点的社区。星形网络结构中存在一个中心节点类型和几个属性节点类型，属性类型的节点与且仅与中心类型的节点相连。社区的形成依据是由生成模型得出的后验概率的排序。由NetClus不仅能得到包含多种类型节点的社区，且可分别获取每种类型节点（如会议、作者、主题词）在所处社区中重要性的排序。相比仅能处理包含两种节点的二模网络的RankClus算法（Sun，2009c），NetClus的适用性与可解释性更强。但NetClus仅限处理星形模式的网络。
　　……

前言/序言

　　在21世纪知识经济时代，知识创新是促进知识经济与社会可持续发展的基础和源泉，是推动科技进步和经济增长的革命性力量，也是提高国家综合国力和国际竞争力的强大保障。中国制定的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》和《中华人民共和国国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》明确提出加快科学技术创新和跨越，大力推进自主创新，加快建设国家创新体系。
　　在从“中国制造”到“中国创造”的战略转型过程中，科研组织扮演着极为重要的角色。科研组织中具有共同兴趣、经验、目的和研究背景的科研人员聚集在一起进行沟通交流形成的知识社区，能满足科研人员在其科研活动中进行学习、开放、交流、分享、团队合作及创新研究的需求。知识社区有助于集聚智慧、启迪思路，提升科研人员知识共享、协同与创新的效率和效果。对科研组织内的知识社区识别和挖掘已成为知识管理研究的新热点。
　　传统的知识管理强调信息技术（如搜索引擎、数据仓库、文献管理等），目标在于快速准确地将有用的知识传递给需要的人。然而第1代知识管理也暴露出明显的缺陷，那就是知识共享的不足。第2代知识管理更多地考虑人力资源和过程的主动性，注重营造知识共享环境，强调知识社区对知识共享的催化作用，反映了知识管理与组织社区学习相融合的趋势。识别组织中拥有共同需求和兴趣的人员，挖掘潜在的知识社区对于组织知识管理的理论和实践具有重要的意义。

《知识的脉络：探寻异构社会网络中的知识流转与学者关联》 引言： 在信息爆炸的时代，知识的生产、传播与演化呈现出前所未有的复杂性。传统的知识研究往往聚焦于单一维度的文献分析或简单的学者引用关系，难以全面捕捉知识体系内部的精妙互动与深层结构。然而，现实中的知识创造并非孤立存在，而是深深根植于一个由多元参与者、多重关系交织而成的庞大网络之中。这个网络，我们称之为“异构社会网络”，它包含着学术论文、技术报告、专利、学术会议、研究项目、乃至学者个体及其间的合作、引用、思想启迪等多种异质化的要素。理解这个网络的内在逻辑，挖掘其中蕴藏的知识脉络，洞察学者间的真实联系，对于推动学术进步、促进知识创新、优化科研资源配置具有至关重要的意义。 本书《知识的脉络：探寻异构社会网络中的知识流转与学者关联》正是在这样的背景下应运而生。我们并非简单罗列已有成果，而是致力于构建一个全新的研究框架，深入剖析异构社会网络这一复杂系统，以期揭示知识在其中如何流动、演变，以及构成知识网络核心的学者们是如何通过不同层面的互动形成紧密或松散的关联。本书旨在为读者提供一套系统的方法论与深度洞察，帮助理解和掌握知识网络的研究前沿。 第一章：异构社会网络——知识生态的新视角 本章将抛开对传统学术网络的固有认知，引入“异构社会网络”这一更为宽广的概念。我们将详细阐释异构社会网络的核心特征，即其由异质化的节点（如论文、专利、学者、机构、项目）和多种类型的连接（如引用、合作、指导、借鉴、技术转移）所构成。我们将探讨为何单一维度的网络分析模型无法有效处理这种复杂性，并提出构建多模态、多层级网络的研究思路。 1.1 传统网络分析的局限性： 回顾当前学术网络研究中常见的模型与方法，如基于同质化节点的引用网络、合作网络等，并指出其在捕捉知识的多元化载体和复杂互动关系时的不足。 1.2 异构社会网络的定义与构成要素： 深入解析异构社会网络的定义，明确其包含的关键节点类型（文献、专利、学者、研究机构、技术、项目等）以及不同节点之间可能存在的连接方式（引用、合著、专利引用、技术交叉、导师-学生关系、项目合作、学术交流等）。 1.3 异构性带来的挑战与机遇： 分析异构性给网络构建、分析和解释带来的挑战，例如数据融合、特征提取、关系度量等，同时也强调异构性所蕴含的丰富信息和潜在的洞察力。 1.4 知识生态视角下的异构社会网络： 将异构社会网络置于更宏观的知识生态系统中进行审视，理解其作为知识生产、传播与演化的载体，如何反映学科交叉、技术融合以及科研力量的动态分布。 第二章：知识流动的多重路径：从文献到技术 知识的产生与传播并非一蹴而就，而是贯穿于异构网络中的多重路径。本章将重点关注知识在不同节点类型之间的流动，探讨文献引用、技术专利、研究项目之间的内在联系，以及这些联系如何共同塑造知识的发展轨迹。我们将超越简单的“我引用你”的范式，深入挖掘知识在不同载体间的转换与演化过程。 2.1 文献网络中的显性知识流： 考察学术论文间的引用关系，解析文献网络的演化规律，识别关键文献、核心期刊与学术热点。在此基础上，我们将进一步探讨文献网络如何反映思想的继承与发展。 2.2 专利网络中的隐性知识与技术转移： 分析专利间的引用关系，揭示技术创新点与专利家族的演化。我们将重点关注专利与学术文献之间的联系，探究科研成果如何转化为实际的技术应用，以及知识的隐性部分如何在技术转移中扮演角色。 2.3 研究项目与学科交叉的驱动作用： 考察研究项目在驱动知识产生与传播中的作用，分析项目成员的构成、项目资金的流向以及项目成果的发表情况。我们将重点关注跨学科、跨机构的项目如何促进新的知识领域形成。 2.4 知识在异构网络中的融合与裂变： 探讨不同类型节点之间的相互影响，例如学术研究如何启发技术创新，而技术难题又如何反过来推动基础研究的深入。我们将分析知识在异构网络中发生的融合（学科交叉、技术融合）与裂变（新概念、新理论的涌现）。 第三章：学者关联的深度透视：合作、影响与相似性 学者是知识网络的核心驱动者。本章将聚焦于学者个体，深入研究学者间的各种关联，包括但不限于合作、指导、学术争鸣，以及更深层次的学术思想相似性。我们将探索如何通过量化和质化的方法，更准确地刻画学者间的真实关系，识别学术领袖、潜在合作者和学术趋势的引领者。 3.1 学者合作网络： 分析学者间的合著关系，构建合作网络，识别紧密合作的学者群体，探究合作网络的演化规律，以及合作规模与学术影响的关系。 3.2 学者影响力与学术声誉的量化： 探讨多种衡量学者影响力的指标，如被引频次、H指数、以及在重要学术会议或期刊上的活跃度。我们将分析这些指标在异构网络中的多维度体现。 3.3 学者间的指导与传承关系： 考察导师-学生关系、博士后指导等关系，揭示学术思想与研究方法的代际传承。我们将分析这种关系如何影响学术领域的形成与发展。 3.4 学术思想相似度的识别： 这是本章的重点之一。我们将超越简单的作者身份重叠或引用关联，引入更为精细的学者相似度度量方法。这包括： 基于内容相似度的度量： 分析学者发表的论文、专利的文本内容，利用自然语言处理技术（如词袋模型、主题模型、词嵌入等）量化其研究主题的相似性。 基于结构相似度的度量： 将学者视为网络中的节点，分析其在不同异构网络中的连接模式，如合作网络、引用网络、技术引证网络中的结构相似性。例如，两个学者共同引用了相似的研究，或者与相似的群体进行合作，则可能表明其学术思想具有一定的趋同性。 基于知识图谱的度量： 构建学者知识图谱，整合学者在不同维度的信息（发表文献、专利、研究项目、学术活动等），通过图谱的连接模式和语义信息来评估学者间的相似度。 融合多源信息的相似度计算： 强调将上述多种方法进行融合，以获得更全面、更鲁棒的学者相似度评估结果。例如，两个学者不仅在研究主题上有高度重叠，在合作网络结构上也表现出相似性，那么他们之间在学术思想上的相似度将得到进一步印证。 3.5 识别学术领袖、潜在合作者与学术“洼地”： 基于对学者关联的深入分析，我们将探讨如何识别在特定领域具有突出影响力的学术领袖，发掘具有互补性或协同性的潜在合作者，以及识别那些虽然被低估但具有巨大潜力的学者或研究方向。 第四章：挖掘知识社区：结构、演化与动态 知识社区是异构社会网络中最具活力的组成部分，它们是知识创新与传播的温床。本章将重点研究如何识别、刻画和理解这些知识社区。我们将探索社区的形成机制、演化规律，以及社区内部与社区之间的知识流动与互动。 4.1 知识社区的定义与识别方法： 阐述知识社区的概念，并介绍基于图划分算法、社群检测算法以及基于主题模型等多种识别知识社区的方法。我们将重点讨论在异构网络中如何适应这些算法，以识别出由学者、文献、技术等多种要素构成的知识社区。 4.2 知识社区的结构特征分析： 分析知识社区的内部连接密度、核心节点、边界特征以及社区间的关系（如紧密度、重叠度）。 4.3 知识社区的演化与动态： 考察知识社区的生命周期，分析其形成、壮大、衰退乃至合并、分裂的过程。我们将关注社区内部的知识流转如何驱动其演化，以及社区间的知识互动如何促进学科交叉与知识创新。 4.4 异构网络中的知识社区与学科发展： 将知识社区的研究置于更广阔的学科发展背景下，分析不同类型的知识社区如何对应着不同的研究领域、技术方向或学术流派，以及新兴知识社区的出现如何预示着新的研究前沿。 第五章：应用价值与未来展望 本书的最后一章将回归实践，探讨异构社会网络研究在实际领域的应用价值，并展望未来的研究方向。我们将展示如何利用本书提出的方法和洞察，为科研机构、政策制定者、企业创新部门等提供决策支持，同时也勾勒出异构社会网络研究领域亟待探索的新课题。 5.1 科研项目管理与资源优化： 利用学者相似度与知识社区分析，为科研项目的组建提供参考，优化科研资源的分配，促进跨学科合作。 5.2 学术评价与人才引进： 探索更全面、更客观的学者评价体系，辅助高校和研究机构进行人才引进与学科建设。 5.3 产业技术预警与创新洞察： 分析专利与技术网络，预测新兴技术发展趋势，为企业提供技术创新方向的指导。 5.4 学科发展趋势预测与政策制定： 洞察知识社区的演化，为国家科技政策的制定提供科学依据，引导学科发展方向。 5.5 未来研究方向的探索： 讨论异构社会网络研究中尚未解决的问题，如动态网络的实时分析、知识的因果关系挖掘、以及更精细的跨模态知识融合等，为后续研究提供启示。 结论： 《知识的脉络：探寻异构社会网络中的知识流转与学者关联》并非一本简单的工具书或文献综述，而是一次对知识体系深层结构的探索之旅。通过构建和分析异构社会网络，我们试图揭示隐藏在海量数据背后的知识流动的规律、学者关联的奥秘以及知识社区的动态演化。本书提供的分析框架与研究方法，旨在赋能读者以全新的视角理解知识的产生、传播与创新，为推动学术界、产业界乃至整个社会的知识进步贡献一份力量。我们相信，深入理解异构社会网络，就是把握未来知识发展的脉搏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名本身就充满了学术的严谨感和探索性。“异构社会网络”这个词汇，暗示了它所研究的数据结构远比单一维度的网络要复杂得多，这立刻就吸引了我对它技术深度的好奇。想象一下，一个网络中包含了不同类型的实体，比如研究者、他们的论文、他们所属的机构、甚至他们使用的技术工具，以及这些实体之间可能存在的各种关系，这种复杂性无疑需要非常强大的分析工具和模型来处理。而“知识社区挖掘”和“学者相似度研究”则是对这些复杂网络进行深度分析的两个关键应用场景。我猜测，这本书可能会详细探讨如何构建和表示这种异构网络，以及如何在此基础上设计高效的算法来发现隐藏的知识社区。对于学者相似度，我更加好奇它如何能超越传统的基于文本相似性的度量，而是能够整合学者在网络中的多重角色和关系，从而更准确地捕捉到学者之间在学术理念、研究方法、甚至是合作潜质上的相似性，这对我未来的学术研究和合作方向选择，可能会有非常大的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有意思，那种蓝灰色调的背景，点缀着一些不规则的网状线条，看起来既有科技感又不失艺术性，让人对它内在的知识充满了好奇。我一直对社会网络分析很感兴趣，尤其是如何从这些复杂的连接中挖掘出有价值的信息，所以当看到这本书的书名时，就觉得它很有可能触碰到我的兴趣点。虽然我还没来得及细读，只是粗略翻了一下目录，但“异构社会网络”这个概念就让我眼前一亮。不同于我们通常理解的单一网络，异构网络意味着里面融合了多种不同类型的节点和关系，比如学者、论文、研究机构、甚至是关键词等等，这种多维度的数据整合本身就极具挑战性。而“知识社区挖掘”又是当下热门的研究方向，如何准确地识别出隐藏在这些异构网络中的知识聚集地，这背后一定涉及到了很多巧妙的算法和模型。我个人比较期待书中能够详细阐述如何处理异构数据，以及在这样的网络结构下，进行社区划分的标准和方法，是基于节点属性还是边权重，抑或是两者的结合？这些都是我非常想了解的。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的兴趣主要源于它所涉及的“学者相似度研究”这一具体应用。在我看来，如何准确地衡量学者之间的相似性，对于推动学术交流、促进跨学科研究至关重要。现有的学者相似度研究，大多集中在内容上的重叠，例如共同的关键词、引文网络等。然而，如果一个学者在研究方法上与另一个学者高度契合，即使他们的研究主题略有不同，也可能产生非常有效的合作。这本书提到的“异构社会网络”概念，让我联想到是否可以从学者参与的学术活动（如会议、评审、项目）、合作关系（即使是不直接的二度合作）、甚至是学术声望和影响力等更广泛的维度来构建学者之间的联系，从而更全面地刻画学者间的相似性。我非常期待书中能够提供一套能够整合多源异构信息的学者相似度计算模型，并且能够证明其在实际应用中的有效性，比如在推荐学术会议、组建研究团队等方面，能够提供更精准的辅助。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在学术界摸爬滚打多年的研究者，我深知“学者相似度”这个话题的重要性，它不仅仅是文献检索时的一个辅助工具，更是科研合作、团队组建、甚至学术评价的基石。这本书的书名直接点出了这个核心概念，我感觉它很可能会提供一些全新的视角来理解和度量学者之间的相似性。传统的学者相似度往往局限于发表的论文内容、引文关系等，但“异构社会网络”的引入，是否意味着我们可以从学者的人脉关系、参与的学术项目、甚至在学术会议上的发言频率等等多方面来构建一个更全面的学者画像？我特别好奇书中是如何定义和量化这种“异构”的相似度的。比如，一个学者在某个领域有深入的研究，但引用了另一个在不同领域但有交叉研究的学者的工作，这是否也能算作一种“相似”？书中提出的方法，是否能够捕捉到这种更微妙、更深层次的学术联系？我期待它能提供一套严谨且具有实践意义的相似度计算框架，能帮助我们更准确地识别潜在的合作者，发现新的研究方向，甚至更好地理解学术生态的演化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题给我的第一印象是它非常“前沿”，因为“异构社会网络”和“知识社区挖掘”都是当前信息科学和计算机科学领域的热门研究方向，而且结合得相当紧密。我猜测书中一定包含了大量的最新研究成果和技术方法。尤其是“知识社区挖掘”部分，我非常感兴趣它如何处理异构网络中信息传播的复杂性。在传统的同质网络中，信息传播的路径和影响力的评估相对清晰，但在异构网络中，信息可能通过不同类型的节点和边进行传递，其传播的机制和扩散模式也会更加多样化。书中是否会介绍一些新的算法来追踪和分析这种跨越不同数据源的信息流动？此外，“知识社区”的定义和识别也是一个难点，不同的研究可能会有不同的侧重点。我希望书中能够提供一个清晰的理论框架，并给出具体的算法实现，能够帮助我们在庞杂的异构网络数据中，有效地发现那些拥有共同知识领域、频繁交流互动、形成紧密联系的学者群体。