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本文通过对研究学者在不同身份管理系统中分布以及元数据使用情况的研究,对于了解各个系统的功能目标及差异,构建有效的身份管理和元数据增强策略,实现身份管理领域的数据共享和重用具有重要作用。本文以100名中国学者作为调查样本,分析其在中文名称规范联合数据库、百度学者、ORCID、ScopusID和Publons共5个身份管理系统中的识别分布情况,并结合词频统计、共现分析及主成分分析方法,度量并分析身份管理系统在元数据结构以及信息量分布上的差异。研究发现,学者在不同类型的身份管理系统中呈现不同的识别和共现特点;同一系统内部的元素分布并不平衡,且不同系统间的元数据结构也呈现差异性;并非所有身份系统的元素指标均具有很强的相关性,而是呈现出2个不同的成分分组,且各个系统元素对于各组信息量的贡献率也不一致。 相似文献
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吕刚 《图书馆理论与实践》2012,(2):58-59
本文介绍了结构洞的基本理论,用矩阵计算方法分析了信息共建共享中结构洞存在的各种网络关系,利用算法找出结构洞存在的原因,重点对跨越结构洞、实现真正的共建共享进行了探讨. 相似文献
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[目的/意义]为人工智能技术应用进行立法已经成为世界趋势,探讨算法规则化有助于深入研究如何实现算法服务应用分级分类监管的更为细化的目标。[研究设计/方法]在文献调研和比较分析的基础上,结合政治经济学理论、政治学理论等多学科思维,多角度分析算法规则化的内涵、现实意义、理论基础和实施路径。[结论/发现]从数字经济的生产方式角度看,算法主要服务于市场要素流动,根据市场和社会功能的不同类型可以分为生产性和辅助性两类,后者更加接近于某种公共基础设施。伴随平台生态的复杂化和平台主体责任不断深化,算法的规则化需求逐渐出现,并因功能与服务领域而异。算法成为规则的程度还取决于监管部门和平台企业（特别是大型平台）所处的发包治理结构。[创新/价值]将算法看成是数字经济生产方式的一部分,其意义在于更加自动化地推动市场要素的生产和流动,并维护相关市场中的交易秩序;研究视角有助于推进对中国算法监管的理解。 相似文献
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本文分析了元数据中的题名元素的核心功能与语义结构,比较了图书情报元数据中题名元素的一般功能与语义结构,进而分析了电子文件管理元数据中的题名元素的功能与语义结构,指出了电子文件管理元数据中题名元素的特定功能,并揭示出它和语义结构的本质属性的关系。文章还进一步分析了电子文件管理元数据中题名元素功能的确定与语义结构的分析方法,以及电子文件管理元数据中题名元素的功能与语义结构的匹配关系。 相似文献
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基于结构洞理论的个人人际网络分析系统研究 总被引：28，自引：2，他引：26
企业行动者个人人际网络中的结构洞可以为行动者带来信息与控制优势,从而有利于组织创新以赢得竞争。本文正是以结构洞理论为基础,研究了一个计算机辅助的个人人际网络分析系统。该系统运用矩阵分析算法和网络图技术,通过分析现实竞争环境中企业行动者的个人人际网络结构,识别网络中的结构洞并提交分析报告,能辅助企业行动者利用其人际网络和结构洞优势来获取更有效的信息资源,从而不断实现各方面创新,为企业赢得竞争优势。 相似文献
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[目的/意义]为全面、客观、高效、直观地掌握科技领域主题的发展规律和演变趋势,提出一种基于多源数据的领域主题演化路径识别和分析框架。[方法/过程]获取不同来源的科技文献数据,利用多维样本有序聚类方法辅助时间切片,基于改进的词袋构建方法,提升LDA模型主题识别效果,借助Louvain社区发现算法在主题层进行多源数据的融合,分析领域主题演化路径。[结果/结论]利用美国太赫兹研究领域基金项目、论文和专利3种来源的数据进行实证研究,结果表明,3种数据源能够清晰划分出4个时间窗口,改进的词袋构建方法能够表征更准确的领域信息内涵,主题社区有助于从多源数据复杂的演化网络中厘清主题演化脉络。 相似文献
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学术创新的扩散过程研究 总被引：2，自引：2，他引：0
知识扩散能促进知识创新,从过程而非结果的视角研究学术创新的扩散,能够还原学术发展的轨迹,为学术研究及科研管理提供可靠依据。本文选取结构洞理论为学术创新实例,采用包含时间维度的扩散理论和分析时间流的主路径分析方法进行创新扩散实证研究。通过建立扩散时序网络,分析扩散曲线、路径与关键节点和学科分布与信息交互模式,定义扩散广度、速度、强度及延时,并进行测度,认为可将创新扩散过程研究归纳为五个步骤,其内容涵盖研究方法与分析维度、分析层次和分析视角的整合。 相似文献
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对专利权人引用网络中的3种类型的媒介角色的概念、算法等进行梳理,根据媒介角色理论和知识交流理论对媒介角色是否影响专利权人技术创新能力做理论推导,并提出3个假设。通过实证分析发现,不同的角色影响程度各不相同:中介中心性对专利权人技术创新能力的影响力最大;5种桥系数小于中介中心性,影响最小的是结构洞约束。 相似文献
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[目的/意义] 对现有专利引用网络主路径方法研究内容进行总结梳理,为今后应用该方法解决技术演化进程中的关键性专利技术识别和主流线索提取提供理论支撑。[方法/过程] 系统梳理相关研究成果,从算法研究、应用研究、方法优化扩展研究三个方面总结现有研究内容与特点,分析当前研究的局限性,探讨未来研究发展方向。[结果/结论] 当前研究的主要局限性在于：对路径发展驱动力的多元性与系统性揭示不够、忽视不同引证关系对路径演化的影响差异性、对演化的动态性关注不足、多主路径方法本质上仍属单目标搜索。未来研究将关注以下几个方向：对算法思想进行实质性与创新性拓展、更强调动态性与未来预测性、优化计算效率以增强适用性与实用性、发挥专利引用主路径在产业化扩散研究中的独特优势。 相似文献
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[目的/意义]探讨如何从大量论文中快速发现相关论文,研究论文主题创新的方法,为研究者阅读和利用期刊论文提供参考。[方法/过程]在对论文主题创新和自引网络概念界定的基础上,提出研究论文主题创新的思路、方法和工具。以美国印第安纳大学在图书情报学领域的论文为例进行实证研究。[结果/结论]利用主路径分析可以快速从自引网络中发现由于引用而产生联系的论文,在此基础上可以进行主题创新分析。 相似文献
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《Journal of Informetrics》2022,16(1):101242
Main path analysis (MPA) is the most widely accepted approach to tracing knowledge transfer in a research field. In this study, we extracted multiple longest paths from the multidisciplinary academic field's citation network and integrating topic modeling to the extracted paths. We consider three main aspects of trajectory analysis when analyzing the represented documents through the extracted paths: emergence, authority, and topic dynamics. For path extraction, we adopt the longest path algorithm that consists of the following three steps: 1) topological sort, 2) edge relaxation, and 3) multiple path extraction. For topic integration into multiple paths, we employ latent Dirichlet allocation (LDA) by utilizing the topic-document matrix that LDA derives to select an article's topic from the citation network, where each article is labeled with the topic that is assigned with the highest topical probability for that article. We conduct a series of experiments to examine the results on a dataset from the field of healthcare informatics that PubMed provides. 相似文献
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《Journal of Informetrics》2014,8(3):594-605
This study presents a unique approach in investigating the knowledge diffusion structure for the field of data quality through an analysis of the main paths. We study a dataset of 1880 papers to explore the knowledge diffusion path, using citation data to build the citation network. The main paths are then investigated and visualized via social network analysis. This paper takes three different main path analyses, namely local, global, and key-route, to depict the knowledge diffusion path and additionally implements the g-index and h-index to evaluate the most important journals and researchers in the data quality domain. 相似文献
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《Journal of Informetrics》2019,13(4):100977
Main path analysis is a popular method for extracting the backbone of scientific evolution from a (paper) citation network. The first and core step of main path analysis, called search path counting, is to weight citation arcs by the number of scientific influence paths from old to new papers. Search path counting shows high potential in scientific impact evaluation due to its semantic similarity to the meaning of scientific impact indicator, i.e. how many papers are influenced to what extent. In addition, the algorithmic idea of search path counting also resembles many known indirect citation impact indicators. Inspired by the above observations, this paper presents the FSPC (Forward Search Path Count) framework as an alternative scientific impact indicator based on indirect citations. Two critical assumptions are made to ensure the effectiveness of FSPC. First, knowledge decay is introduced to weight scientific influence paths in decreasing order of length. Second, path capping is introduced to mimic human literature search and citing behavior. By experiments on two well-studied datasets against two carefully created gold standard sets of papers, we have demonstrated that FSPC is able to achieve surprisingly good performance in not only recognizing high-impact papers but also identifying undercited papers. 相似文献