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论文通过Yahoo！和Bing搜索引擎获取30个网络社区网站的网页总数、链接总数、内、外部链接数、PR值,并计算了网络影响因子等,运用灰色关联分析对以上多项链接指标数据进行综合排序。研究结果表明:这30个网络社区网站网络影响力前几位是:51.com、腾讯微博、腾讯博客、腾讯论坛、网易微博、网易博客、新浪博客、豆瓣网。最后通过对比Yahoo!和Bing搜索引擎获取的链接数据,验证了两大搜索引擎对于网站链接分析是可行的,但是用Yahoo搜索引擎统计的数据来分析更为准确一些。 相似文献
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根据中国新闻类网站排名选择前50个网站,运用搜索引擎和社会网络分析方法,研究新闻网站的影响力、新闻网站之间的链接关系,根据链接关系构建网络关系图,通过中心度和凝聚子群分析,探讨较具权威的新闻网站.结果显示,网站的链出和链入数量对网站的权威性产生正向影响;各新闻网站在网站网络中发挥的作用不同;位于新闻网络核心位置的34个网站对我国新闻网站网络的影响较大. 相似文献
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【目的/意义】为推进红色旅游信息化建设,提升景区网站建设水平,对我国95 个红色旅游网站进行研究,
分析网站建设的现状及所存在的问题,同时,为链接分析视角下的网站研究提供新的思路和方法。【方法/过程】在
链接分析视角下,构建红色旅游网站的反链网络和URL共现网络,通过网络密度、社团发现和比较区域网络来研究
网站的链接结构及特征,通过社会网络分析、灰色关联分析等方法来研究网站的影响力。【结果/结论】研究发现：
（1）我国红色旅游网站建设处于起步阶段;（2）我国红色旅游网站呈现出一定的区域集聚特征,且各区域的红色旅游
信息化建设水平存在差异;（3）我国红色旅游网站的影响力普遍较低。 相似文献
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选择江苏省全部13个地市级政府网站作为研究样本,确定了网页总数、总链接数、外链接数、内链接数、网络影响因子、外部网络影响因子、内部网络影响因子、PR值共8个分析指标,运用链接分析法对上述网站的网络影响力进行分析,然后通过灰色关联度分析法对网站进行排序,最后根据统计结果分析江苏省市级政府网站建设的优点和不足。 相似文献
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中国省会城市政府网站链接分析 总被引：4，自引：0，他引：4
运用网络链接分析方法,利用AllTheWeb与AltaVista两种搜索引擎,分别计算出中国大陆地区27个省会城市政府网站的总链接数、站外链接数、网页数以及总网络影响因子(WIFt)和站外网络影响因子(WIFe);并结合政府网站的特点计算出非政府网站链接数以及非政府网站网络影响因子(WIFc)、GDP网络影响因子(WIFg)、人口网络影响因子(WIFr)和人均GDP网络影响因子(WIFj).将这3种链接数与6种网络影响因子分别与政府网站排名得分进行相关性分析,初步确定总链接数可以作为评价政府网站的一项指标,并讨论了现阶段网络链接分析存在的一些问题以及未来的发展趋势. 相似文献
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农业网站的链接关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
运用社会网络的分析方法,选择中国农业网站排行的前50个网站,研究农业网站之间的链接关系,并根据农业网站之间的链接数构建了网络关系图,通过中心度和凝聚子群的分析,找到了最权威的农业网站。并描绘了中间中心度与入度中心度、出度中心度之间的线性关系,在此基础上建立了回归方程,得出中间中心度在一定程度上受到入度中心度和出度中心度的影响。 相似文献
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【目的/意义】基于Open Site Explorer平台数据,分析和揭示网站层的我国图书馆共链关系及结构。【过程/ 方法】从该平台下载我国169所高校图书馆与公共图书馆网站的根域名入链数据,基于网站层的共链关系矩阵绘 制共链网络,运用社会网络分析方法对共链网络的节点中心性、块模型与核心-边缘结构进行分析。【结果/结论】该 平台数据能够清晰地展现我国图书馆网站之间的共链关系结构,图书馆类型、实力及其所在地区的发达程度,对图 书馆网站在共链关系网络中的网络特征及其网络空间分布有较大影响,但在网络中影响力最大、最重要的图书馆 网站却是实力处于中上水平和中西部地区的图书馆。该平台既能为图书馆网站建设提供依据,也能拓展网络计量 学理论与方法。 相似文献
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基于引证网络的高被引文献实证分析——以知识服务为例 总被引：3，自引：0，他引：3
引证网络是以节点文献为中心,通过文献之间的引用关系将相关文献链接为一个网络。本文利用h-b指数选择了知识服务研究领域的30高被引文献,利用聚类方法其引证网络的6个指标数据进行分析。研究发现,这些文献的6个指标数据呈现出4种不同类型的数据分布情况,这反映出高被引文献在知识的吸收和传播中具有不同的特点。 相似文献
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我国情报学科研合著网络特性与集团结构分析 总被引：1，自引：1，他引：0
本文以我国情报学科研合著网络为实例,对网络的特性和集团结构特点进行了深入分析.分析结果表明,我国情报学科研合著网络具有小世界特性和无标度特性;网络中各集团内部连接紧密,但集团之间连接比较松散,网络的连通度比较低.为了改进目前的合著状况,需要加强各集团之间的相互合作. 相似文献
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基于加权小世界网络模型的实践社区知识扩散研究 总被引：2，自引：0，他引：2
从社区成员的关系网络出发,基于加权小世界网络,研究实践社区的知识扩散网络。提出用社区成员的特征关系长度和聚类系数来表证实践社区的知识扩散频率、集中度,发现它们并不是越大越好,而是应该保持在一个适度较大的水平,才能有效地促进社区的知识扩散。 相似文献
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《Information processing & management》2023,60(5):103418
Link prediction, which aims to predict future or missing links among nodes, is a crucial research problem in social network analysis. A unique few-shot challenge is link prediction on newly emerged link types without sufficient verification information in heterogeneous social networks, such as commodity recommendation on new categories. Most of current approaches for link prediction rely heavily on sufficient verified link samples, and almost ignore the shared knowledge between different link types. Hence, they tend to suffer from data scarcity in heterogeneous social networks and fail to handle newly emerged link types where has no sufficient verified link samples. To overcome this challenge, we propose a model based on meta-learning, called the meta-learning adaptation network (MLAN), which acquires transferable knowledge from historical link types to improve the prediction performance on newly emerged link types. MLAN consists of three main components: a subtask slicer, a meta migrator, and an adaptive predictor. The subtask slicer is responsible for generating community subtasks for the link prediction on historical link types. Subsequently, the meta migrator simultaneously completes multiple community subtasks from different link types to acquire transferable subtask-shared knowledge. Finally, the adaptive predictor employs the parameters of the meta migrator to fuse the subtask-shared knowledge from different community subtasks and learn the task-specific knowledge of newly emerged link types. Experimental results conducted on real-world social media datasets prove that our proposed MLAN outperforms state-of-the-art models in few-shot link prediction in heterogeneous social networks. 相似文献
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本文对基于复杂网络社会动力学进行了全面的研究,讨论了社会网络包含的具体内容,着重介绍了度与度分布,加权网络及社团结构及聚类算法与社会网络动力学的关联,并关注社会网络鲁棒性与社会网络自组织临界性研究等动力学具体表现,为目前的社会网络动力学分析提供一种比较实用的研究方法。 相似文献
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[目的/意义] 构建基于用户兴趣标签的网络社团识别模型（Fuzzy Interests and User Hybrid Model,FIUHM）,揭示用户兴趣与社团形式概念间的模糊层级关系,实现多粒度属性与社团拓扑结构的层次聚类。[方法/过程] 通过抽取豆瓣电影社区数据,实现基于用户标签的兴趣强度语义标注,利用用户相似度,获取社区用户间兴趣语义距离;将网络社区的领接矩阵映射为社团形式背景,构建社团模糊概念格,建立社团形式概念及其偏序关系集,完成社团形式概念建模;通过计算社团稳定指数,识别网络社团边界,并聚类最大独立社团,实现兴趣社团的在线检测。[结果/结论] 通过对比实验,验证了FIUHM模型的有效性,实验表明将模糊形式概念分析引入网络社团识别研究,利用模糊概念格的偏序关系建模用户节点间的兴趣相似度,有利于提高社团识别的分辨率。 相似文献
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借助社会网络分析方法,通过与知识管理活动尤其是知识共享的结合,构建了一个基于知识管理背景的知识创新与共享模型,探讨社会网络的联结特性和结构形态如何对知识创新与共享的实现过程产生促进作用,最后利用社会网络分析工具对知识管理虚拟社区中的知识共享行为进行了量化分析,从而找出人与人之间隐含的知识分布特点与共享规律,并对如何提高社区知识共享效率提出相应的策略,以促进网络结构的优化和虚拟社区的集体智慧发展。 相似文献
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鉴于发明者在创新活动中的“抱团”研发现象,采用GN算法,识别可再生能源行业发明者合作创新网络的社群结构,根据社群内部成员和社群经纪人网络位点的不同,通过相邻期社群动态追踪,划分社群结构动态配置,实证社群配置与社群创新能力间的关系。结果表明：发明者合作创新网络存在明显的社群划分,不同类型的社群动态配置对社群发明者创新影响显著不同。总体为,动态与静态相协调的社群配置优于双动或双静的社群配置,具体为,“动荡”社群创新能力最弱,“纽带”社群创新能力最强,“独立”及“固化”社群介于两者间。以促进发明者创新,政策应该有利于创新网络动态及稳定的折中。 相似文献