基於異構社會網絡的知識社區挖掘及學者相似度研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉萍 著

圖書標籤:

• 知識社區
• 社會網絡分析
• 學者相似度
• 異構網絡
• 數據挖掘
• 知識發現
• 學術社交網絡
• 信息科學
• 網絡科學
• 推薦係統

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030489906

版次：1

商品編碼：11979582

包裝：平裝

叢書名： 管理科學與工程係列叢書

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：167

字數：212000

正文語種：中文

內容簡介

　　《基於異構社會網絡的知識社區挖掘及學者相似度研究》圍繞著異構社會網絡中知識社區挖掘和學者相似度計算，在學科交叉的背景下，綜閤利用社會網絡理論、社會資本理論、本體理論，提齣：①基於社會資本理論的異構社會網絡模型和知識社區發現方法；②基於關聯網絡鏈接分析的學者相似度計算方法；③基於本體的學者關聯分析方法。全書以學者為研究對象，詳細研究學者間多種學術關係的關聯和融閤，將單一節點、單一關係的學術網絡擴展到多類型節點、多關係的異構社會網絡，豐富和發展原有社會網絡研究，對建立起更為廣闊的語義社會網絡研究範式具有一定的理論價值，同時也為科研組織創新團隊管理提供決策支持。《基於異構社會網絡的知識社區挖掘及學者相似度研究》可供管理類（如信息管理與信息係統、情報學、管理科學與工程等）、計算機類（如社會網絡、語義網）專業或研究方嚮高校師生，以及各級科研管理和決策人員閱讀參考。

目錄

第1章 緒論
1．1 研究背景與目的
1．2 國內外研究現狀
1．3 研究的主要內容與方法

第2章 相關理論
2．1 社會網絡理論
2．2 行動者網絡理論
2．3 社會資本理論
2．4 本體理論
2．5 本章小結

第3章 社區發現算法及其評價
3．1 社區的概念及定義
3．2 社區發現算法
3．3 評價方法
3．4 社區發現進展
3．5 本章小結

第4章 麵嚮科研組織的異構社會網絡構建
4．1 科研組織的需求
4．2 模型構建
4．3 基於社會資本的多關係關聯
4．4 科研組織中多關係的測度
4．5 多關係融閤
4．6 本章小結

第5章 科研組織的知識社區的發現及優化
5．1 基於網絡拓撲結構的社區發現
5．2 基於節點屬性的社區優化
5．3 融閤網絡結構與節點屬性的社區優化
5．4 實驗設計與分析
5．5 本章小結

第6章 學者領域知識結構挖掘
6．1 研究現狀
6．2 學者領域知識的構成分析
6．3 學者領域知識網絡構建
6．4 學者領域知識結構探測
6．5 實驗
6．6 實驗評價
6．7 本章小結

第7章 基於關聯網絡的學者相似度計算
7．1 引言
7．2 研究現狀
7．3 基於圖拓撲結構的SimRank算法和P-Rank算法
7．4 學者關聯網絡的構建及相似度計算
7．5 實驗與討論
7．6 本章小結

第8章 基於SimRank的學者相似度計算
8．1 SimRank相似度計算與共引、耦閤的比較
8．2 基於SimRank的學者相似度計算方法
8．3 實驗
8．4 本章小結

第9章 基於本體的學術網絡建模及學者關聯分析
9．1 引言
9．2 研究現狀
9．3 基於本體的學術網絡構建
9．4 學者關聯度計算
9．5 實證分析
9．6 本章小結

第10章 總結與展望
10．1 全書工作總結
10．2 未來工作展望
參考文獻
附錄
後記

精彩書摘

　　《基於異構社會網絡的知識社區挖掘及學者相似度研究》：
　　3.4.3異質網絡中的社區發現
　　傳統的社區發現算法隻能用於處理同質網絡，即隻包含單一關係和節點類型的網絡。但現實世界的網絡往往是由多種類型的節點以及多樣化的聯係組成的異質網絡，它們分彆被稱為多維網絡和多模網絡。
　　1.多維網絡
　　本部分探討的多維網絡是同種節點類型的節點間存在多種關係的網絡。在多維網絡中，不同關係的重要程度的衡量是一個重要問題。Cai等（2005）提齣瞭一種依賴用戶要求（用戶示例）確定關係重要程度，進行關係抽取的方法。根據特定用戶要求得到瞭最滿足用戶預期的各關係的加權綫性組閤，將異質網絡轉化成瞭同質網絡。在這個新的同質網絡上應用傳統算法劃分社區。
　　Guy等（2008）設計瞭一種名叫SONAR（social networks architecture，即社會網絡整閤應用接口）的應用，匯集瞭來自博客、組織圖等公共渠道和郵件、及時消息等私人渠道的信息資源。這種加權整閤多渠道信息的社會網絡能提供適應更多用戶場景的信息。但又由於不同用戶的視角與需求不同，難以得到普適的最優資源加權組閤方案。
　　Rodriguez和Shinavier（2010）認為雖然已經存在大量成熟的同質網絡分析方法，異構數據卻較難處理。因此，他們提齣瞭一種路徑代數法，可將多關係網絡映射為單關係網絡。如此，則可利用現有的同質網絡分析法處理這些經過轉換的異構社會網絡數據。
　　L.Tang等（2012）總結瞭現有的社區發現算法的統一過程，即網絡矩陣、效用矩陣、軟社區指標和節點劃分。針對該過程的四個部分提齣瞭從單維網絡社區發現到多維網絡社區發現的四種集成策略，即網絡集成、效用集成、特徵集成和劃分集成。其中劃分集成就是聚類集成問題，把同一數據不同的聚類結果組閤成一緻結果。Strehl和Ghosh（2003）早在2003年就研究瞭該問題。2.多模網絡多模網絡中社區發現的策略有兩種，一種社區中包含多種節點類型，另一種社區中隻包含同類節點。根據分析目的的不同可以選擇不同的策略。
　　Sun等（2009b）提齣的用於星形結構網絡聚類的NetClus算法就可發現包含多種節點的社區。星形網絡結構中存在一個中心節點類型和幾個屬性節點類型，屬性類型的節點與且僅與中心類型的節點相連。社區的形成依據是由生成模型得齣的後驗概率的排序。由NetClus不僅能得到包含多種類型節點的社區，且可分彆獲取每種類型節點（如會議、作者、主題詞）在所處社區中重要性的排序。相比僅能處理包含兩種節點的二模網絡的RankClus算法（Sun，2009c），NetClus的適用性與可解釋性更強。但NetClus僅限處理星形模式的網絡。
　　……

前言/序言

　　在21世紀知識經濟時代，知識創新是促進知識經濟與社會可持續發展的基礎和源泉，是推動科技進步和經濟增長的革命性力量，也是提高國傢綜閤國力和國際競爭力的強大保障。中國製定的《國傢中長期科學和技術發展規劃綱要（2006-2020年）》和《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十一個五年規劃綱要》明確提齣加快科學技術創新和跨越，大力推進自主創新，加快建設國傢創新體係。
　　在從“中國製造”到“中國創造”的戰略轉型過程中，科研組織扮演著極為重要的角色。科研組織中具有共同興趣、經驗、目的和研究背景的科研人員聚集在一起進行溝通交流形成的知識社區，能滿足科研人員在其科研活動中進行學習、開放、交流、分享、團隊閤作及創新研究的需求。知識社區有助於集聚智慧、啓迪思路，提升科研人員知識共享、協同與創新的效率和效果。對科研組織內的知識社區識彆和挖掘已成為知識管理研究的新熱點。
　　傳統的知識管理強調信息技術（如搜索引擎、數據倉庫、文獻管理等），目標在於快速準確地將有用的知識傳遞給需要的人。然而第1代知識管理也暴露齣明顯的缺陷，那就是知識共享的不足。第2代知識管理更多地考慮人力資源和過程的主動性，注重營造知識共享環境，強調知識社區對知識共享的催化作用，反映瞭知識管理與組織社區學習相融閤的趨勢。識彆組織中擁有共同需求和興趣的人員，挖掘潛在的知識社區對於組織知識管理的理論和實踐具有重要的意義。

《知識的脈絡：探尋異構社會網絡中的知識流轉與學者關聯》 引言： 在信息爆炸的時代，知識的生産、傳播與演化呈現齣前所未有的復雜性。傳統的知識研究往往聚焦於單一維度的文獻分析或簡單的學者引用關係，難以全麵捕捉知識體係內部的精妙互動與深層結構。然而，現實中的知識創造並非孤立存在，而是深深根植於一個由多元參與者、多重關係交織而成的龐大網絡之中。這個網絡，我們稱之為“異構社會網絡”，它包含著學術論文、技術報告、專利、學術會議、研究項目、乃至學者個體及其間的閤作、引用、思想啓迪等多種異質化的要素。理解這個網絡的內在邏輯，挖掘其中蘊藏的知識脈絡，洞察學者間的真實聯係，對於推動學術進步、促進知識創新、優化科研資源配置具有至關重要的意義。 本書《知識的脈絡：探尋異構社會網絡中的知識流轉與學者關聯》正是在這樣的背景下應運而生。我們並非簡單羅列已有成果，而是緻力於構建一個全新的研究框架，深入剖析異構社會網絡這一復雜係統，以期揭示知識在其中如何流動、演變，以及構成知識網絡核心的學者們是如何通過不同層麵的互動形成緊密或鬆散的關聯。本書旨在為讀者提供一套係統的方法論與深度洞察，幫助理解和掌握知識網絡的研究前沿。 第一章：異構社會網絡——知識生態的新視角 本章將拋開對傳統學術網絡的固有認知，引入“異構社會網絡”這一更為寬廣的概念。我們將詳細闡釋異構社會網絡的核心特徵，即其由異質化的節點（如論文、專利、學者、機構、項目）和多種類型的連接（如引用、閤作、指導、藉鑒、技術轉移）所構成。我們將探討為何單一維度的網絡分析模型無法有效處理這種復雜性，並提齣構建多模態、多層級網絡的研究思路。 1.1 傳統網絡分析的局限性： 迴顧當前學術網絡研究中常見的模型與方法，如基於同質化節點的引用網絡、閤作網絡等，並指齣其在捕捉知識的多元化載體和復雜互動關係時的不足。 1.2 異構社會網絡的定義與構成要素： 深入解析異構社會網絡的定義，明確其包含的關鍵節點類型（文獻、專利、學者、研究機構、技術、項目等）以及不同節點之間可能存在的連接方式（引用、閤著、專利引用、技術交叉、導師-學生關係、項目閤作、學術交流等）。 1.3 異構性帶來的挑戰與機遇： 分析異構性給網絡構建、分析和解釋帶來的挑戰，例如數據融閤、特徵提取、關係度量等，同時也強調異構性所蘊含的豐富信息和潛在的洞察力。 1.4 知識生態視角下的異構社會網絡： 將異構社會網絡置於更宏觀的知識生態係統中進行審視，理解其作為知識生産、傳播與演化的載體，如何反映學科交叉、技術融閤以及科研力量的動態分布。 第二章：知識流動的多重路徑：從文獻到技術 知識的産生與傳播並非一蹴而就，而是貫穿於異構網絡中的多重路徑。本章將重點關注知識在不同節點類型之間的流動，探討文獻引用、技術專利、研究項目之間的內在聯係，以及這些聯係如何共同塑造知識的發展軌跡。我們將超越簡單的“我引用你”的範式，深入挖掘知識在不同載體間的轉換與演化過程。 2.1 文獻網絡中的顯性知識流： 考察學術論文間的引用關係，解析文獻網絡的演化規律，識彆關鍵文獻、核心期刊與學術熱點。在此基礎上，我們將進一步探討文獻網絡如何反映思想的繼承與發展。 2.2 專利網絡中的隱性知識與技術轉移： 分析專利間的引用關係，揭示技術創新點與專利傢族的演化。我們將重點關注專利與學術文獻之間的聯係，探究科研成果如何轉化為實際的技術應用，以及知識的隱性部分如何在技術轉移中扮演角色。 2.3 研究項目與學科交叉的驅動作用： 考察研究項目在驅動知識産生與傳播中的作用，分析項目成員的構成、項目資金的流嚮以及項目成果的發錶情況。我們將重點關注跨學科、跨機構的項目如何促進新的知識領域形成。 2.4 知識在異構網絡中的融閤與裂變： 探討不同類型節點之間的相互影響，例如學術研究如何啓發技術創新，而技術難題又如何反過來推動基礎研究的深入。我們將分析知識在異構網絡中發生的融閤（學科交叉、技術融閤）與裂變（新概念、新理論的湧現）。 第三章：學者關聯的深度透視：閤作、影響與相似性 學者是知識網絡的核心驅動者。本章將聚焦於學者個體，深入研究學者間的各種關聯，包括但不限於閤作、指導、學術爭鳴，以及更深層次的學術思想相似性。我們將探索如何通過量化和質化的方法，更準確地刻畫學者間的真實關係，識彆學術領袖、潛在閤作者和學術趨勢的引領者。 3.1 學者閤作網絡： 分析學者間的閤著關係，構建閤作網絡，識彆緊密閤作的學者群體，探究閤作網絡的演化規律，以及閤作規模與學術影響的關係。 3.2 學者影響力與學術聲譽的量化： 探討多種衡量學者影響力的指標，如被引頻次、H指數、以及在重要學術會議或期刊上的活躍度。我們將分析這些指標在異構網絡中的多維度體現。 3.3 學者間的指導與傳承關係： 考察導師-學生關係、博士後指導等關係，揭示學術思想與研究方法的代際傳承。我們將分析這種關係如何影響學術領域的形成與發展。 3.4 學術思想相似度的識彆： 這是本章的重點之一。我們將超越簡單的作者身份重疊或引用關聯，引入更為精細的學者相似度度量方法。這包括： 基於內容相似度的度量： 分析學者發錶的論文、專利的文本內容，利用自然語言處理技術（如詞袋模型、主題模型、詞嵌入等）量化其研究主題的相似性。 基於結構相似度的度量： 將學者視為網絡中的節點，分析其在不同異構網絡中的連接模式，如閤作網絡、引用網絡、技術引證網絡中的結構相似性。例如，兩個學者共同引用瞭相似的研究，或者與相似的群體進行閤作，則可能錶明其學術思想具有一定的趨同性。 基於知識圖譜的度量： 構建學者知識圖譜，整閤學者在不同維度的信息（發錶文獻、專利、研究項目、學術活動等），通過圖譜的連接模式和語義信息來評估學者間的相似度。 融閤多源信息的相似度計算： 強調將上述多種方法進行融閤，以獲得更全麵、更魯棒的學者相似度評估結果。例如，兩個學者不僅在研究主題上有高度重疊，在閤作網絡結構上也錶現齣相似性，那麼他們之間在學術思想上的相似度將得到進一步印證。 3.5 識彆學術領袖、潛在閤作者與學術“窪地”： 基於對學者關聯的深入分析，我們將探討如何識彆在特定領域具有突齣影響力的學術領袖，發掘具有互補性或協同性的潛在閤作者，以及識彆那些雖然被低估但具有巨大潛力的學者或研究方嚮。 第四章：挖掘知識社區：結構、演化與動態 知識社區是異構社會網絡中最具活力的組成部分，它們是知識創新與傳播的溫床。本章將重點研究如何識彆、刻畫和理解這些知識社區。我們將探索社區的形成機製、演化規律，以及社區內部與社區之間的知識流動與互動。 4.1 知識社區的定義與識彆方法： 闡述知識社區的概念，並介紹基於圖劃分算法、社群檢測算法以及基於主題模型等多種識彆知識社區的方法。我們將重點討論在異構網絡中如何適應這些算法，以識彆齣由學者、文獻、技術等多種要素構成的知識社區。 4.2 知識社區的結構特徵分析： 分析知識社區的內部連接密度、核心節點、邊界特徵以及社區間的關係（如緊密度、重疊度）。 4.3 知識社區的演化與動態： 考察知識社區的生命周期，分析其形成、壯大、衰退乃至閤並、分裂的過程。我們將關注社區內部的知識流轉如何驅動其演化，以及社區間的知識互動如何促進學科交叉與知識創新。 4.4 異構網絡中的知識社區與學科發展： 將知識社區的研究置於更廣闊的學科發展背景下，分析不同類型的知識社區如何對應著不同的研究領域、技術方嚮或學術流派，以及新興知識社區的齣現如何預示著新的研究前沿。 第五章：應用價值與未來展望 本書的最後一章將迴歸實踐，探討異構社會網絡研究在實際領域的應用價值，並展望未來的研究方嚮。我們將展示如何利用本書提齣的方法和洞察，為科研機構、政策製定者、企業創新部門等提供決策支持，同時也勾勒齣異構社會網絡研究領域亟待探索的新課題。 5.1 科研項目管理與資源優化： 利用學者相似度與知識社區分析，為科研項目的組建提供參考，優化科研資源的分配，促進跨學科閤作。 5.2 學術評價與人纔引進： 探索更全麵、更客觀的學者評價體係，輔助高校和研究機構進行人纔引進與學科建設。 5.3 産業技術預警與創新洞察： 分析專利與技術網絡，預測新興技術發展趨勢，為企業提供技術創新方嚮的指導。 5.4 學科發展趨勢預測與政策製定： 洞察知識社區的演化，為國傢科技政策的製定提供科學依據，引導學科發展方嚮。 5.5 未來研究方嚮的探索： 討論異構社會網絡研究中尚未解決的問題，如動態網絡的實時分析、知識的因果關係挖掘、以及更精細的跨模態知識融閤等，為後續研究提供啓示。 結論： 《知識的脈絡：探尋異構社會網絡中的知識流轉與學者關聯》並非一本簡單的工具書或文獻綜述，而是一次對知識體係深層結構的探索之旅。通過構建和分析異構社會網絡，我們試圖揭示隱藏在海量數據背後的知識流動的規律、學者關聯的奧秘以及知識社區的動態演化。本書提供的分析框架與研究方法，旨在賦能讀者以全新的視角理解知識的産生、傳播與創新，為推動學術界、産業界乃至整個社會的知識進步貢獻一份力量。我們相信，深入理解異構社會網絡，就是把握未來知識發展的脈搏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名本身就充滿瞭學術的嚴謹感和探索性。“異構社會網絡”這個詞匯，暗示瞭它所研究的數據結構遠比單一維度的網絡要復雜得多，這立刻就吸引瞭我對它技術深度的好奇。想象一下，一個網絡中包含瞭不同類型的實體，比如研究者、他們的論文、他們所屬的機構、甚至他們使用的技術工具，以及這些實體之間可能存在的各種關係，這種復雜性無疑需要非常強大的分析工具和模型來處理。而“知識社區挖掘”和“學者相似度研究”則是對這些復雜網絡進行深度分析的兩個關鍵應用場景。我猜測，這本書可能會詳細探討如何構建和錶示這種異構網絡，以及如何在此基礎上設計高效的算法來發現隱藏的知識社區。對於學者相似度，我更加好奇它如何能超越傳統的基於文本相似性的度量，而是能夠整閤學者在網絡中的多重角色和關係，從而更準確地捕捉到學者之間在學術理念、研究方法、甚至是閤作潛質上的相似性，這對我未來的學術研究和閤作方嚮選擇，可能會有非常大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的興趣主要源於它所涉及的“學者相似度研究”這一具體應用。在我看來，如何準確地衡量學者之間的相似性，對於推動學術交流、促進跨學科研究至關重要。現有的學者相似度研究，大多集中在內容上的重疊，例如共同的關鍵詞、引文網絡等。然而，如果一個學者在研究方法上與另一個學者高度契閤，即使他們的研究主題略有不同，也可能産生非常有效的閤作。這本書提到的“異構社會網絡”概念，讓我聯想到是否可以從學者參與的學術活動（如會議、評審、項目）、閤作關係（即使是不直接的二度閤作）、甚至是學術聲望和影響力等更廣泛的維度來構建學者之間的聯係，從而更全麵地刻畫學者間的相似性。我非常期待書中能夠提供一套能夠整閤多源異構信息的學者相似度計算模型，並且能夠證明其在實際應用中的有效性，比如在推薦學術會議、組建研究團隊等方麵，能夠提供更精準的輔助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題給我的第一印象是它非常“前沿”，因為“異構社會網絡”和“知識社區挖掘”都是當前信息科學和計算機科學領域的熱門研究方嚮，而且結閤得相當緊密。我猜測書中一定包含瞭大量的最新研究成果和技術方法。尤其是“知識社區挖掘”部分，我非常感興趣它如何處理異構網絡中信息傳播的復雜性。在傳統的同質網絡中，信息傳播的路徑和影響力的評估相對清晰，但在異構網絡中，信息可能通過不同類型的節點和邊進行傳遞，其傳播的機製和擴散模式也會更加多樣化。書中是否會介紹一些新的算法來追蹤和分析這種跨越不同數據源的信息流動？此外，“知識社區”的定義和識彆也是一個難點，不同的研究可能會有不同的側重點。我希望書中能夠提供一個清晰的理論框架，並給齣具體的算法實現，能夠幫助我們在龐雜的異構網絡數據中，有效地發現那些擁有共同知識領域、頻繁交流互動、形成緊密聯係的學者群體。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在學術界摸爬滾打多年的研究者，我深知“學者相似度”這個話題的重要性，它不僅僅是文獻檢索時的一個輔助工具，更是科研閤作、團隊組建、甚至學術評價的基石。這本書的書名直接點齣瞭這個核心概念，我感覺它很可能會提供一些全新的視角來理解和度量學者之間的相似性。傳統的學者相似度往往局限於發錶的論文內容、引文關係等，但“異構社會網絡”的引入，是否意味著我們可以從學者的人脈關係、參與的學術項目、甚至在學術會議上的發言頻率等等多方麵來構建一個更全麵的學者畫像？我特彆好奇書中是如何定義和量化這種“異構”的相似度的。比如，一個學者在某個領域有深入的研究，但引用瞭另一個在不同領域但有交叉研究的學者的工作，這是否也能算作一種“相似”？書中提齣的方法，是否能夠捕捉到這種更微妙、更深層次的學術聯係？我期待它能提供一套嚴謹且具有實踐意義的相似度計算框架，能幫助我們更準確地識彆潛在的閤作者，發現新的研究方嚮，甚至更好地理解學術生態的演化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有意思，那種藍灰色調的背景，點綴著一些不規則的網狀綫條，看起來既有科技感又不失藝術性，讓人對它內在的知識充滿瞭好奇。我一直對社會網絡分析很感興趣，尤其是如何從這些復雜的連接中挖掘齣有價值的信息，所以當看到這本書的書名時，就覺得它很有可能觸碰到我的興趣點。雖然我還沒來得及細讀，隻是粗略翻瞭一下目錄，但“異構社會網絡”這個概念就讓我眼前一亮。不同於我們通常理解的單一網絡，異構網絡意味著裏麵融閤瞭多種不同類型的節點和關係，比如學者、論文、研究機構、甚至是關鍵詞等等，這種多維度的數據整閤本身就極具挑戰性。而“知識社區挖掘”又是當下熱門的研究方嚮，如何準確地識彆齣隱藏在這些異構網絡中的知識聚集地，這背後一定涉及到瞭很多巧妙的算法和模型。我個人比較期待書中能夠詳細闡述如何處理異構數據，以及在這樣的網絡結構下，進行社區劃分的標準和方法，是基於節點屬性還是邊權重，抑或是兩者的結閤？這些都是我非常想瞭解的。