情感词汇共现网络的复杂网络特性分析

本文从情感计算这一热点研究问题出发,分析了情感词汇共现网络的定义与构建原理,阐述了对其小世界效应、无标度特性、网络弹性、度相关性等复杂网络统计学特性进行研究的方法.为了检验这些统计学特性,从22157条网络评论中抽取出1284个情感词汇,并通过统计其在12000条评论语句中的共现情况建立了情感词汇共现网络.经计算,该网络的平均最短路径为2.89,群聚系数为0.19,表明其具有小世界效应;该网络的顶点度和边权重都呈幂律分布,表明其具有无标度特性.研究结果还表明,情感词汇共现网络的顶点度、顶点强度和顶点交互系数之间具有正相关性,是同类混合网络.     

自由分类法刍议

自由分类法是一种新的网络信息资源的组织方法.本文通过对传统分类法与自由分类法特点的比较,分析了自由分类法在网络信息组织方面的特点、优点和缺点,并提出了改进建议.     

中国科技管理领域科技合作复杂网络分析

本文以我国科技管理领域10本重要期刊1994～2006年合著论文为载体,以复杂网络分析理论为指导,以社会网络分析软件Pajek为工具,构建科技管理领域的科技合作网络,并对合作网络中的最大连通子网络进行抽取,绘制出各个时间段的最大连通子图,计算出合作网络的各个属性参数,通过对合作网络整体属性分析与个体属性分析,揭示出我国科技管理领域合作网络的演化过程、演化动力、网络的结构变化及网络中不同科技人员在网络中所起到的不同作用,为科技管理领域人才评价及科技政策制定提供一定的参考价值.     

自由分类法的实例研究

从信息组织和检索语言的角度对自由分类法的概念、发展、特征、功能和运行机制进行分析。以中文博客网站BlogBus为例对自由分类法进行实例研究,初步揭示中文自由分类法的语言特征,验证自由分类法对幂律分布的遵循,并与英文领域类似研究的发现进行简要比较。     

自由分类法的社会效应分析

自由分类法是Web2.0的产物,它改变了网络信息的组织方式,对社会各方面产生了不同程度的影响.本文分析了自由分类法对互联网、网络用户、图书馆、商业领域和其他组织机构等带来的影响、改变,以及产生的社会效应,揭示出其在网络上的应用前景.     

基于自由分类法的图书馆信息组织研究

文章探讨了自由分类法在图书馆信息组织中的优势,并提出了基于自由分类法的图书馆信息组织模型,阐述了图书馆自由分类法的构建与组织。     

复杂网络理论的情报学应用研究

文章把复杂网络的研究方法和研究成果引入到情报学的研究领域.首先从情报学的发展历史分析了情报学的多学科交叉融合属性,使它可以接受来自其他学科的理论和方法;系统地梳理了在目前的情报学研究中,有哪些内容涉及到了复杂网络的问题;最后提出了复杂网络的研究方法和研究成果都可以在情报学的研究中被应用,并指出了具体的应用领域科研合作网络、信息传播、信息检索、信息资源配置、知识地图构建、知识管理等.     

自由分类法的社会性及其利用

首先阐释自由分类法的源起及其与传统分类法的不同,然后对自由分类法存在着的一些社会效应和稳定性进行探讨,并在分析这些性质的基础上分析自由分类法的利用和价值。最后指出自由分类法也存在着不足,有待于在实践中改进升级。     

元数据、自由分类法(Folksonomy)和大众的因特网

自由分类法降低了应用元数据的门槛，用户通过平面化的自由关键词进行信息的分类，再以网络共享的方式发布，从而影响信息架构（Information Architecture），便利知识的组织和发现。以美味书（del．icio．us）、闪亮图片夹（flickr）和维基百科全书（wikipedia）为例讨论自由分类法的优缺点和应用模式。最后指出大众是因特网的主要驱动力，自由分类法技术需根据大众持续变化的需求而调整。     

网站分类法的比较研究

通过对网络信息分类组织方法的比较,阐述了分类法揭示网络信息资源的优势,网络信息分类组织的发展前景。     

网络信息资源的分众分类研究

分众分类是一种新型的网络信息资源的分类组织方法。通过对其结构模型和应用模式的介绍,分析了分众分类与传统分类的关系,探讨了分众分类在数字图书馆中的应用。     

网络信息自组织视角下的Folksonomy优化

以大众分类法与网络信息组织发展的关系为视角,对Web2.0时代网络信息组织中出现的自组织特征进行分析,揭示大众分类法的形成机制与自组织特点,并在讨论大众分类法的特点和指出其存在的主要缺陷基础上,从完善网络信息系统标签功能的角度给出优化大众分类法的思路与建议。     

Folksonomy初探

社会性书签的发展促进了Folksonomy出现,本文介绍了Folksonomy的涵义、类型和特点。     

一种基于复杂网络模型的作者身份识别方法

[目的/意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法/过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果/结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更高。     

自由分类标签类聚成网状分类结构研究与实现

从当今自由分类的发展和标签等级结构的解决进展出发,提出凝聚子群分析构建自动分类网络地图的新观点和方法,详细分析将标签、资源类聚成网状分类地图的原理和规则设置,绘制选取的120本书标签构成的网状分类地图,并根据结果改进规则。     

Folksonomy初探

社会分类法Folksonomy是社会性软件中新兴的网络信息组织方法。文章初步探讨了Folksonomy与Tag的关系，Folksonomy产生的历史原因，Folksonomy在多领域的应用、Folksonomy的自身不足以及未来发展趋势。     

公众分类法(Folksonomy)基础性理论研究

本文阐述了公众分类法产生的背景及其含义,分析了其特征和类型,通过与传统分类法对比,论述了公众分类法的优点及其局限性,最后展望了公众分类法的研究方向。     

基于文献计量的国内Folksonomy研究现状分析

对2006-2011年国内"Folksonomy"的研究论文,从时间分布、期刊分布、作者分布、文献空间分布、资金资助情况等方面进行文献计量分析。从理论研究和应用研究两方面进行主题分析,总结国内"Folksonomy"研究特点,针对存在问题提出建议。