【摘 要】
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近年来,随着互联网的快速发展和计算机的普及,我们的社会进入一个知识爆炸的时代。知识的形成和增涨是动态的过程,体现为知识流在社会网络节点之间传递。因此在海量的文本中分析知识的流动与挖掘知识间的相互关系已成为数据挖掘的研究热点。本文选取论文引用网络作为知识流传播的路径载体,使用了两个数据集:《人工智能》期刊和《柳叶刀》期刊,采集数据并分别构建了引用网络。基于GN算法将引用网络划分成不同的研究方向,并基
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近年来,随着互联网的快速发展和计算机的普及,我们的社会进入一个知识爆炸的时代。知识的形成和增涨是动态的过程,体现为知识流在社会网络节点之间传递。因此在海量的文本中分析知识的流动与挖掘知识间的相互关系已成为数据挖掘的研究热点。本文选取论文引用网络作为知识流传播的路径载体,使用了两个数据集:《人工智能》期刊和《柳叶刀》期刊,采集数据并分别构建了引用网络。基于GN算法将引用网络划分成不同的研究方向,并基于知识流对研究方向划分结果进行了验证,作为知识流研究的数据预处理。本文对论文引用网络中的知识流进行了研究。本文借助引文句的关键词,提出了衡量知识流强度的两个指标:文本相似度和名词分布率,并以此构建出知识流网络。在知识流网络中,不同的节点携带的知识也不同,通过对知识流量化,本文提出了发现知识流网络中对知识传承起重要作用的节点模型并且进行了实验验证。结果发现,《柳叶刀》数据集的知识流比《人工智能》数据集的更强。本文通过对论文的知识来源进行分类梳理及引文的拓展,提出了划分一篇论文中的参考文献的知识流溯源方法,能够发现论文引用网中的知识流,挖掘出知识的深度,可以帮助读者快速追踪到有价值的参考文献。
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