本文選題：知識網(wǎng)絡 + 冪律　； 參考：《圖書情報工作》2017年14期

【摘要】：[目的/意義]在保障知識網(wǎng)絡的整體性征的條件下,從原始知識網(wǎng)絡中提取具有顯著意義的層次知識網(wǎng)絡,奠定基于關聯(lián)頻度提取層次知識網(wǎng)絡的理論基礎。[方法/過程]以無標度網(wǎng)絡與分形幾何作為基礎理論支撐,在對關鍵詞知識網(wǎng)絡和標簽知識網(wǎng)絡關聯(lián)頻度分布進行分析的基礎上,采用關聯(lián)頻度作為閾值提取層次知識網(wǎng)絡。并對層次知識網(wǎng)絡的無標度性和小世界效應兩項網(wǎng)絡整體性征進行驗證。[結(jié)果/結(jié)論]知識網(wǎng)絡的關聯(lián)頻度分布服從冪律分布。以關聯(lián)頻度為閾值提取的層次知識網(wǎng)絡在節(jié)點度值分布和關聯(lián)頻度分布方面都保持了原始整體網(wǎng)絡的無標度性。層次知識網(wǎng)絡能夠很好地保持原始網(wǎng)絡所具有的小世界特征。基于關聯(lián)頻度提取的層次知識網(wǎng)絡與原始知識網(wǎng)絡等效。
[Abstract]:Under the condition of guaranteeing the integrity of knowledge network, the hierarchical knowledge network with significant significance is extracted from the original knowledge network, and the theoretical foundation of extracting hierarchical knowledge network based on association frequency is established. [method / process] based on scale-free network and fractal geometry, based on the analysis of correlation frequency distribution of keyword knowledge network and tag knowledge network, correlation frequency is used as threshold to extract hierarchical knowledge network. The scale-free and small-world effects of hierarchical knowledge networks are verified. Results / conclusion the distribution of correlation frequency of knowledge networks follows the power law distribution. The hierarchical knowledge network with correlation frequency as the threshold maintains the scale-free nature of the original whole network in terms of node value distribution and correlation frequency distribution. Hierarchical knowledge networks can maintain the small world characteristics of the original networks. The hierarchical knowledge network based on association frequency extraction is equivalent to the original knowledge network.
【作者單位】： 東北師范大學信息科學與技術學院;吉林大學圖書館;吉林大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目“基于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)演化的Folksonomy模式中社群知識組織與知識涌現(xiàn)研究”(項目編號:71473035)研究成果之一
【分類號】：G254

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8 馬費成;劉e，

本文編號：2099880