论文摘要
在中文引文网络中,研究节点之间引用关系特性的成果较多,但是,对引文网络中的关键词研究却非常少见。关键词是论文的代表词语,可通过关键词大致了解论文所研究的重点和领域。因此,对于挖掘关键词的分布特性的研究尤为重要。从中国科学期刊爬取人工智能、生物和财经三个领域的关键词各约2 500个;从百度学术、知网和Bing学术搜索引擎中爬取每个关键词的结果数目,对于百度学术搜索引擎中,另外爬取2016年、2017年和2018年等每年的结果数,并爬取每个关键词下的三个相关知名学者;基于以上数据,引入Zipf定律构建结果数与排名之间的关系模型(包括近三年的结果数与排名之间的关系模型);引入超网络模型,构建关键词与相关知名学者之间的超网络模型。基于以上两个模型,分析得出了关键词分布的几个有趣的相关结论。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孟磊,冶忠林,赵海兴,杨燕琳
关键词: 引文网络,关键词,定律,超网络模型
来源: 计算机应用与软件 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 青海师范大学计算机学院,青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室,藏文信息处理教育部重点实验室,陕西师范大学计算机科学学院
基金: 国家自然科学基金项目(11661069,61663041,61763041),长江学者和创新研究团队项目(IRT_15R40),中央高校基本科研业务费专项(2017TS045)
分类号: TP391.1
页码: 51-59
总页数: 9
文件大小: 2394K
下载量: 142
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