多维学术网络相关性分析——以图情学为例

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基于WOS平台的SCI和SSCI数据库,以其收录的16种LIS外文期刊于2001~2013年间的载文信息为数据样本,构建了基于作者的结构网络、共词网络、合著网络、引文网络、共被引网络和耦合网络,对网络总体特征进行分析、并利用QAP方法对6种网络进行网络关联分析以及以引文网络为因变量的回归分析。分析结果表明:不同维度的学术网络间存在一定的相关性;引文网络与共引网络间的相关性最大,耦合网络与其它网络的相关性不显著;通过QAP回归分析,在线性条件下,其它5种关系能以31.4%的效果对引文关系产生影响。 Based on the SCI and SSCI database of WOS platform, this dissertation constructs author-based structural networks, co-word networks, co-author networks, citation networks, and textual data of 16 LIS foreign journals from 2001 to 2013, Cited networks and coupled networks were used to analyze the overall characteristics of the network. QAP method was used to analyze the network correlation of the six networks and the citation network as the dependent variable. The analysis results show that there is a certain correlation between academic networks in different dimensions; the correlation between citation networks and co-cited networks is the largest, and the correlation between coupled networks and other networks is not significant; by the QAP regression analysis, under the linear conditions, The relationship can influence the relationship of citations with a 31.4% effect.
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