基于复杂网络的文献热点挖掘及可视化.pdf

Computer Engineering and Applications计算机工程与应用
2016,52(12)261
基于复杂网络的文献热点挖掘及可视化
辛娟娟,曹佳
XIN Juanjuan, CAO Jia
北京林业大学信息学院,北京100083
School of Information, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China
XIN Juanju an, CAO Jia. Detecting hotspots in literatures based on complex network and visualiz,ation Computer
Engineering and Applications, 2016, 52(12): 261-264
Abstract: Hotspots detection is one of the imporlant tasks of the literature analysis, which would help researchers to
understand an unfamiliar trans-disciplinary. From the perspective of graph mining, this research makes use of the complex
network community detection method to detect research hotspots in domestic forestry of scientific and technical literature
At the same time, this research analyses the associations between hotspots. In the research, the forestry literatures from
2000 to 2012 are taken as the research object, and a co-word weighted network is constructed. Then the network topology
characteristics are analyzed from community structural perspective. The result shows that the network is endowed with
small-world propcrty, scale-free nature and eight communities. These eight communities correspond to the forestry tield
espectively, ie the eight main research fields. This research is shown in a visual way so that each topic domain consisting
of series of hotspot can be seen, so is their relationships. Hence the network analysis can be used as a core method of liter-
ature recommending system
Key words: forestry literature; complex network; community detection; big data; graph mining; co-word network; visualization
摘要:热点识別是文献分析的重要任务之一,针对专业领域的文献分析有助于研究人员快遠掌握相关领城的核心
问题。从图挖掘的角度利用复杂网络的社区识別技术来识别我国的林业科技文献的研究热点,并且分析这些热点
之间的关联关系。以2000-2012年林业科技文献为研究对象,构建了一个文献关鍵词共现加权网络,从社区结构的
角度分析了该网络的拓扑特性。结果显示该网络具有明显的小世界特征、无标度特征和八大社区结构。这八个社
区分别对应着林业领域的八大主题研究领域,以可视化的方式展示了每个主题域由一系列的热点组成,主题域之间
也呈现了疏密的关系。因此,所采用的网络分析方法可以作为科技文献推荐系统的核心方法
关键词:林业科技文献;复杂网络;社区识别;大数据;图挖掘;关键词共现网络;可视化
文献标志码:A中網分类号:TP39doi:10.3778/j.is.1002-8331.1-409-0412
经逐渐地被用于热点识别,极大地促进了知识?络分
随着科学的蓬勃发展,各个领域积累了大量的科技析。2009年, Wallace等人通过作者共引网络识别出学
文献,针对安业领域的科技文献分析有助于包括非专业科主题分类,并证明该分类与现实学科分类是一致的
领域在内的研究人员快速地从海量的科技文献获得所关在2010年,Chen等分析了近100多年来物理评论期刊
注领域的知识结构和研究热点,有助于交叉学科的研究。文献之间的引用网络,通过网络分析法识别出该领域的
热点识判(又称主题识别)是指发现一个科学领域的研究热点,并对研究热点进行了拓扑分析。在2011
研究热点及其连接关系,是文献分析中重要任务之?。年,LiuR和 Zhao H采用网络分析法对地球系统科学
最近几年,在大数据时代背景的推动下,网络分析法し中的文献数据进行关键词共现网络分析,识判出该领域
基金项日:中央高校基于科研业务费专项资金(No.YX2013-29):北京高等学校“青年英オ计划'”(No. YETPO767
作者简介:辛娟娟(1989-),女,硕土,研究领域为复杂网络,E-mail:i763134767@163.com;曹佳(1978-),通讯作者,女,博士
副教授.研究领域为网络处理
收稿日期:2(014-09-29修回日期:2015-01-12文章编号:1002-8331(2016)12-0261-04
CNKI劇络优先出版:2015-09-14,htt/ww.cnki. net/kcms/detail,11.2127,TP20150914.1632.02.html