【摘 要】
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[目的/意义]发现网络结构如何影响预测指标的选定,对在合著网络中应用链路预测非常重要。[方法/过程]从CSSCI数据库中选取7门学科,构建合著网络,抽取其中的巨片,开展链路预测
【机 构】
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武汉大学中国传统文化研究中心; 武汉大学信息资源研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目“大数据环境下的知识组织与服务创新研究”(项目编号:71420107026);国家自然科学基金青年项目“科学知识扩散网络的语义增强型多重路径识别研究”(项目编号:71603195)的成果之一;中国博士后科学基金面上资助项目“知识网络的链路预测方法与应用研究”(项目编号:2016M600619)
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[目的/意义]发现网络结构如何影响预测指标的选定,对在合著网络中应用链路预测非常重要。[方法/过程]从CSSCI数据库中选取7门学科,构建合著网络,抽取其中的巨片,开展链路预测实验,并将网络结构的改变程度与链路预测效果的变化情况进行关联分析。[结果/结论]研究表明,当聚集系数很大时,最近邻的局部指标预测效果会很好。随着聚集系数增大,在稀疏网络中,SRW指标的预测效果会比较好;在稠密网络中,AA和RA指标的预测效果会比较好。[局限]研究指标只考虑到了网络拓扑结构特征,而忽略了社会、认知以及其他间接因素。此外,相关结论的普遍性还需要在更多的合著网络中验证才行。
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