引文内容视角下的引文网络知识流动特征研究

[目的/意义]定量计算引文网络中的知识存量、知识流量及流动类型,并从不同层面揭示知识的结构、关联和演化。[方法/过程]将引文内容的分析结果融入到引文网络的构建过程中,挖掘并拆解标题、作者、机构、刊名、年份、关键词等题录信息,从学者、机构、学科3个维度整合、细化引文网络,同时引入时间序列分析引文网络的知识流动特征。[结果/结论]依据CNKI数据库构建"智库""数字人文""数据治理"三个范围的引文网络,从不同知识属性维度探究引文网络的知识流动特征,以及不同引文网络知识流动特征间的差异。文中方法通过重新定义引文网络的构成要素,可以更为有效地揭示知识单元在不同层面引文网络中的扩散与演进过程。[局限]需获取学术文献的全文本数据,仅适用于同种语言的学术文献,且计算方法的时间成本较高。     

科学引文网络中形成多主题覆盖的枢纽节点群发现

[目的/意义] 多主题覆盖的枢纽节点群能够快速"导航"至领域更多主题的高被引综述文献和权威节点,从而可以使新领域工作者短时间全面了解领域已有研究、现状和未来发展趋势。[方法/过程] 本文提出一种节点群发现算法——HubsRank算法,该算法基于引文网络中节点影响力（信息、知识）的传递,通过多轮迭代,得到引文网络中多主题覆盖的枢纽节点群。[结果/结论] 最后,与HITs算法进行实证对比分析,本算法能更快、全面地提取枢纽节点群和不同主题的高被引权威节点,且该算法可以有效避免主题集聚效应。     

引文内容视角下的引文网络知识流动效应研究

【目的/意义】利用网络分析方法对融入引文内容的引文网络中的知识流动规律与模式展开系统研究,以期 为引文网络中的知识扩散、转化与创新提供理论与实证依据。【方法/过程】选取描述性统计量和网络分析指标,对 知识节点的知识流动能力及角色、知识群落的知识流动类型及结构、整体网络的知识流动分布特征及结构特征进 行深度刻画和剖析。【结果/结论】依据CNKI数据库主题期刊论文为测度数据,分别构建“智库”“数字人文”“数据治 理”三个主题的引文网络,并依据文中方法比较分析其间知识流动特征的异同。文中方法能够深入挖掘学术文献 间的知识关联,弥补过去引文网络知识流动研究中因忽略深层次引用信息而产生的缺陷。【创新/局限】本文采用多 种指标与方法对引文内容视角下引文网络知识流动规律与模式展开系统研究,但是未从整体引文网络中抽取反映 某一或某些知识属性的个体引文网络进行分析。     

引文事件视域下学科关系演化分析

[目的/意义]为把握不同学科之间知识交叉融合程度,全面揭示跨学科知识交流的特征和规律。[方法/过程]文章深入引用内容层面,以引文事件为分析单位,构建了引文事件表示框架、定义了引文事件类型、分析了引文事件权重,然后在此基础上提出了一个囊括多维度的学科关系测度方法,并以经济学和社会学为实证分析对象,对两个学科在2000—2020年间的学科关系进行测度。[结果/结论]将研究结果分别与基于文献直引、引用主题分析以及专家评估法得到的结果进行比较,验证了基于引文事件分析的学科关系测度方法的适用性和可行性。     

基于学术文献引文内容的跨学科知识流动研究

[目的/意义]在学术论文中,引文内容句中的知识能够反映被引学科的知识在施引学科中的分布,跨学科知识流动研究能够揭示不同学科间的知识流动现象,促进学科交叉融合。[方法/过程]采用引文内容分析法,以PLoS平台的开放学术论文全文数据为例,选取其中的引文句为研究对象。自动抽取引文句中包含的知识(即术语),再结合学科以及位置信息,揭示跨学科知识流动现象。[结果/结论]跨学科知识在相似领域内流动较频繁,不同学科的术语在不同位置的流动差异明显。     

基于BERT和引文上下文的文献表征与检索方法研究

[目的/意义]文章提出了一种新的基于BERT和引文上下文的文献向量表征方法,旨在有效实现对文献的语义表征及检索。[方法/过程]基于arXiv数据库中"计算语言学"领域的相关文献数据,利用引文上下文将被引文献映射到全局唯一ID,构造包含施引文献引文上下文和被引文献ID的训练语料,通过BERT预训练模型开展训练,将施引文献引文上下文与被引文献ID表征在同一向量空间,进而实现语义计算和检索。[结果/结论]与基于文献全文开展的文献检索方式相比,基于BERT和引文上下文的文献检索方法能够隐含编码被引文献引用强度、被引文献核心概念等关键信息,从而能够更好地表征被引文献。随后,文章开展了语义检索和相似文献发掘实验,结果证明该检索方法切实有效。     

一种基于多元数据融合的引文网络知识表示方法

[目的/意义]有效融合引文网络中的引用关系和文本属性等多元数据,增强文献节点间的语义关联,从而为数据挖掘和知识发现等任务提供有力的支撑。[方法/过程]提出了一种引文网络的知识表示方法,先利用神经网络模型学习引文网络中的k阶邻近结构;然后使用doc2vec模型学习标题、摘要等文本属性;最后给出了基于向量共享的交叉学习机制用于多元数据融合。[结果/结论]通过面向干细胞领域的CNKI引文数据集的测试,在链路预测上取得了较好的性能,证明了方法的有效性和科学性。     

Altmetrics指标与引文量相关性分析——以LIS领域为例

[目的/意义]分析Altmetrics指标与引文量间的相关性,为进一步完善国内科研成果评价体系提供借鉴,探寻影响文献社交媒体影响力的主要因子。[方法/过程]选取Web of Science平台上Library&Information Science(LIS)学科分类下的51321篇期刊论文,采用相关性分析、因子分析、描述性统计等方法,分别探寻Altmetrics指标与引文量、Altmetrics指标之间的相关性,对比不同时段与全时段文献、高被引文献与全文献在相关性测度时的差异,并提取出3个能最佳解释Altmetrics影响力的共性因子。[结果/结论]WoS被引量和Scopus被引量显著相关。从整体来看,被引频次与Altmetrics指标间相关性较弱。从不同时间阶段来看,以2010年“Altmetrics”概念提出的元年为节点,前后两个时间阶段的Altmetrics指标值及其相关性确实发生了显著变化。此外,高被引文献的被引量与Altmetrics指标间的相关性普遍加强。     

文献耦合网络的引文内容加权研究——基于提及次数的方法

[研究目的]通过内容特征对引文网络加权,是实现细粒度计量分析的重要途径。系统揭示内容特征加权策略对引文网络结构形态的影响,有利于深化对引文网络形成机理与应用的认识。[研究方法]基于多数据源的计量网络与内容结合方法,融合引文提及次数特征与文献耦合网络,提出了4种内容加权策略,以解决单一机构或期刊公开的引文内容数据不适用于大规模计量网络内容加权的问题,并研究耦合网络的基础形态。[研究结论]结果表明该文提出的融合方法具有可行性;引入被提及次数相关特征权重不改变文献耦合网络中节点和边的数目;在内容加权处理的文献耦合网络中,边的权重分布、节点度分布以及节点中心度等指标均有变化;网络中中间中心度较高的节点略有减少,表明内容加权的耦合网络更具连通性。     

基于引文全文本的医学领域突破性文献识别研究

[目的/意义]从学术共同体的评论性引用视角出发,以引文全文本为基础,结合词频统计、深度学习等方法,探析引文文本中表征突破性评价的文本特征并构建自动识别模型以实现从海量文献中识别潜在突破性文献。[方法/过程]以诺贝尔生理学或医学奖获得者的关键文献以及Science十大科学突破主题的代表文献(医学领域)作为金标准突破性文献集并获取引用语句,对引用语句进行词频统计并结合人工筛选获取表征突破性评价的常用词。对引用语句进行人工标注,利用BERT、BIOBERT模型进行训练形成自动识别模型,并选择癌症领域进行实证分析。[结果/结论]结果表明,学术共同体在评价具有重大突破价值的文献时具有明显的文本特征;相较BERT模型,生物医学语言表示模型BIOBERT对突破性评价引用语句的识别能力明显增强,F1值为0.84。基于引用语句的自动识别模型能够较为精准地识别具有重要学术价值的文献并能在一定程度上实现早期识别和早期评价。     

引文内容视角下的引文网络知识流动网络分析

【目的/意义】从引文内容视角探究引文网络的拓扑结构及其组成要素的知识属性与引文网络中知识流动效应间的关系。【方法/过程】首先,在阐述引文内容视角下引文网络知识流动主要特征的基础上,从静态特征属性和动态结构属性2个方面构建了知识流动的演化动力模型;然后,依据影响引文网络中知识流动效应的主要因素,从知识吸收效应、知识叠加效应和知识成本效应3个方面构建了知识流动效应函数的数学模型;最后,借鉴描述知识溢出效应的蜂巢模型及其修正模型提出了知识流动效应系数的计算方法。【结果/结论】运用Netlogo设置演化动力模型的初始参数,并通过仿真实验剖析各因素对知识流动效应系数的影响机理。文中方法可为客观反映引文网络中的知识流动规律与模式,并揭示引文网络中的知识流动效应提供一套可参考的实证模型。【创新/局限】本文通过计算实验方法从理论上较为系统地分析了引文内容视角下引文网络的知识流动效应,得出了一系列结论,但并未结合实际题录数据的计算结果进行对比和优化。     

引文内容分析研究进展

引文内容分析较传统学术评价方式而言,可挖掘出施引文献和被引文献之间的内容相关性,对引文作用进行有效评估。目前,引文内容分析的研究可分为引文类型划分、引文分类方法和引文分类过程3个方面。引文类型划分是引文分类的前提,可按引用动机、观点倾向、引用程度和影响力等对引文类型进行定义。在引文类型定义基础上可通过经验的、结构化的或者机器学习的方法进行分类实现,具体过程则包括引文提取和方法应用两个关键部分。     

引文分析可视化研究

引文分析是文献计量学揭示学科规律的重要方法 ,科学文献或作者间的引用与被引用关系构成了引文网络。引文分析可视化研究旨在探讨如何利用计算机系统设计的方法和工具 ,把引文网络以一种直观网络图的形式显示出来 ,为学者提供引文分析的可视化查询和分析平台。     

隐形三角引用：科学论文中的不规范引用行为

[目的/意义]在科学知识快速更迭的时代背景下,文献引用不规范行为逐渐演化为潜踪匿迹、形式多样的复杂现象,通过文献来源信息建立引用不规范行为的识别方法,并揭示其形成过程的影响因素与内在机理,对于科技期刊规范化、科学评价体系公平化、学术生态环境完善化具有重要意义。[方法/过程]首先,构建引文内容相似度、使用—引用转化率、耦合强度等多维度判定指标;其次,结合相关文献特征与引用内容特征,探究不规范引用行为背后的影响因素与引用情境。[结果/结论]本文在300万条文献耦合数据中发现了近4万组隐形三角引用关系,表征了隐形三角引用行为在科学界的普遍存在。在引用情境分析中,文献语言、文献类型、所属学科领域是文献C转引文献A的影响因素,文献A、B所在期刊影响力、自身被引影响力、发表时间差异是文献C选择匿引文献B的影响因素。科学界应意识到这种不规范引用行为的紧迫性和重要性,逐步建立识别与监督机制。     

面向主题的引文分析——以数字图书馆为例

引文数据的分析可以使研究人员从众多的文献当中找出那些有影响力的成果.在信息超载的背景下,从主题角度对引文进行分析有助于研究人员过滤大多数价值较小的信息.以CSSCI"数字图书馆"领域的被引文献为研究对象,对被引的文献从多个角度进行分析.通过分析,列出了数字图书馆研究领域的一些有影响力的文献、作者及网站等.研究发现,从引用文献的类型、发文作者、文献推出时间等呈现着集中与分散的现象.     

基于双源引文网络的技术路径识别及融合研究——以无线充电技术领域为例

[目的/意义]技术路径识别能够得到表征技术发展的链接模式,挖掘技术方向及演变特征,对企业知悉技术路径发展有重要参考价值。[方法/过程]通过Web of Science和USPTO数据库对期刊文献和专利数据进行导出,利用Pajek软件分别构建期刊文献和专利引文网络;对引文网络进行社群划分,提取最大的社群网络进行主路径识别;对双源主路径节点文献构建文本相似性矩阵,利用文本相似性算法将前述路径进行融合与连接,全面揭示技术发展路径。[结果/结论]提出了一种基于期刊文献与专利双源引文网络和文本相似性分析的技术路径识别及融合方法,将该方法应用于无线充电技术领域,揭示了无线充电技术的发展主线,验证了所提方法的可行性与实用性,为相关企业明晰技术路径提供了科学的决策理论支持。     

基于引文的知识转移类型与方式分析

[目的/意义]鉴于引用的本质是知识交流,文章从知识交流的角度深入探究引文中所包含的知识转移类型和方式,为基于引文的学术评价和学科交叉测度研究提供科学依据。[方法/过程]文章选取管理学、文学、物理学、药学、机械学5个学科代表性期刊的600余篇论文,获取其中具有知识认同功能的3855条引文数据,利用引文内容分析方法,从形式和内容两个方面对引文类型、知识转移类型和方式进行了分析。[结果/结论]研究发现：(1)概念性引文、操作性引文、观点性引文和结果性引文存在知识转移;(2)引文知识转移有两种转移类型,三种转移方式。[局限]虽然文章采用定性方法,人工识读分析引文,使判断结果更为精确,但样本包含的学科和引文数量仍然偏少,且仅对中文的期刊论文进行了分析,样本范围有待进一步扩展。     

融合论文引用与学者信息的交叉领域学术影响力分析

[目的/意义]交叉学科内的学术影响力评价是科学计量领域的重要研究内容,其对探究跨学科知识融合趋势及科研人员影响力的测度与评价等具有十分重要的意义。当前的影响力度量方法普遍存在着论文引用的载体单一化、传播单向化,并且没有考虑学者领域交叉程度等问题。[方法/过程]通过提取学者自身的领域信息特征,把影响力双向传播引入论文引用网络中,提出了一种融合论文引用传播与学者信息传播的交叉领域学术影响力识别方法(IPCSI),该方法首先通过量化t时刻节点文献的学科交叉度,构建学者—论文交叉度矩阵,在此基础上将引证文献对节点文献的引用传播作为影响力连边,计算t+1时刻引文因子向量,利用图上排序算法实现学术影响力的后向引文传播。其次,从学者间合著领域相关性视角,通过增加以学者自身为传播载体的学者影响力连边,计算t-1时刻学者因子向量,模拟该时刻下学术影响力的前向信息传播。最后,通过同时建模论文引文传播与学者信息传播,客观再现学术影响力的前序与后序传播过程,并采用调和计量方法分配学术贡献度,最终完成学者影响力双向传播的量化分析。[结果/结论]在真实数据集上验证了IPCSI方法的有效性与可行性,实验结果表明通过...     

基于引用内容聚类的文献被引主题识别及其演化分析

【目的/意义】引用动机不同会导致一篇论文在多次被引用时的引用主题和重点产生差异,识别这些被引主题并分析其变化,有助于引用动机分析,提高文献推荐效果。【方法/过程】本文首先抽取被引文献的上下文语境信息,根据文本长度界定多种引用内容的划分范围;然后结合多种文本聚类方法,识别被引主题并比较其异同;最后通过时序比较,分析被引主题的演化路径和过程。【结果/结论】选取人工智能研究领域中的代表性高被引论文进行分析,发现前后句是对当前引用句的重要补充,引用句及其前后句组合能够更好地揭示被引主题;基于引用内容的被引主题呈现出多样化的特征,揭示了原文内容的扩展和引用动机的差异;被引主题演化分析能够有效地揭示原文内容被应用或改进的方向、主题、方法和技术。【创新/局限】形成基于引用内容聚类的文献被引主题识别及其演化分析框架,证明被引主题的差异化以及对原文的补充作用,同时揭示引用内容的主题时序变化的特征与现实意义,后续有必要扩大研究样本,使得研究结果具有更好的通用性。     

引文分析学的知识流动理论探析

从观念联系与知识流动的角度来探讨引文分析理论,除去那些复杂的文献引用动机或引用的社会影响因素外,可以把文献引用的过程抽象为知识流动的过程。从知识论关于知识的发展模式来看,文献引用的过程都是在前人知识的基础上知识进化的过程,是知识的选择、遗传和变异的过程,也是知识的生产、传播和应用的过程。因此,引文分析的过程就是对知识流动过程和知识活动系统的分析。