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[目的/意义] 基于知识网络的核心-边缘结构揭示Folksonomy知识组织模式中标签层级演化的模式与规律,对洞悉开放网络环境下知识组织的层级结构具有重要意义。[方法/过程] 以网络思维为指导,基于标签之间的同现关系构建领域知识网络。依据核心-边缘结构分析方法,遵循时间序列对标签层级的演化情况,从描述统计、显著性分析、层级升降演化等方面进行跟踪研究。[结果/结论] 标签的核心/边缘层级结构随着领域知识的发展演化变迁,逐渐收敛趋于稳定。标签层级的晋升与淡化主要受知识关联驱动,核心层标签之间的关联关系占有更高的权重。标签层级演化规律的揭示,有助于把握Folksonomy模式中知识组织的结构特征,对于揭示开放网络环境下知识关联及其结构关系具有积极的促进作用。 相似文献
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Folksonomy模式中紧密型领域知识群落动态演化研究 总被引：1，自引：1，他引：0
具有高度感知易用性的Folksonomy知识组织模式,在实践应用中却呈现离散纷杂的外在表象。对Folksonomy知识组织模式中领域知识群落及其结构关系的研究,对于洞悉领域知识发展过程中的衍生、交叉、融合等现象具有重要意义。本研究以复杂网络分析中的层次派系分析技术为主要研究方法,基于标签共同标注关系构建领域知识网络。从标签间关联关系出发,对特定领域知识网络中紧密型知识群落的发展过程进行时间序列的动态跟踪与分析。研究结果表明:标签数量在领域成熟期趋于饱和,但标签间的连线数量却持续增长,紧密型领域知识群落规模逐渐扩大;紧密型领域知识群落数量总体递增的同时也存在波动,这种波动与知识群落自身的扩张、衰减、派生、融合的演化过程有关;随着领域知识的发展,紧密型知识群落之间的交叠密度呈上升趋势,并基于交叠关系形成了一个更大的知识群落,成为领域知识网络的部分骨架结构,进而能够展示出多个主要发展方向。对领域知识群落演化规律的揭示,有助于把握领域知识演进的发展脉络,并揭示Folksonomy知识组织模式中领域知识的发展模式与规律。 相似文献
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指出随着网络分析理论在知识组织领域中的大规模应用,人文因素在知识组织中的作用也逐渐引起学术界的关注。从Folksonomy社群中的“用户-标签”关系出发,基于后结构主义网络分析的思想,采用传统的1-模网络分析方法对社群知识的组织结构进行判识和分析。在此基础上,进一步构建“用户-标签”2-模网络,并基于2-模网络中用户与标签的互动关系,对社群知识的“自组织”问题进行深入剖析。揭示用户主观认知对社群知识的组织结构的影响,以及社群知识的组织结构对用户主观认知的形塑。 相似文献
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知识的发展演化一直是图书情报学界重点关注的主题。随着复杂网络理论的复兴,以网络思维探索知识发展过程中结构关系的演化成为学术界的共识。本文以知识间关联关系为基础,对社会化标注模式下Folksonomy知识组织模式中领域知识群落的生长展开研究。基于关联频度提取层次网络,利用k—丛和派系识别知识网络中的松散型与紧密型领域知识群落,从频度、关联、数量、规模、时序多个维度进行交叉复现分析。研究结果表明,领域知识群落的基本生长路径为“关联关系→松散群落→紧密群落”;知识间关联关系的增长是领域知识群落生长过程中数量繁衍和规模扩容的保障;关联关系频度和数量的积累是领域知识群落生长过程中核心凝聚的过滤器。知识群落生长模式与规律的揭示,有助于从知识间的互促互扰关系方面拓展领域知识组织视野并把握知识发展脉络。但本研究在维度的划分粒度方面还有待进一步加强。图3。表4。参考文献36。 相似文献
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[目的/意义]探索领域知识网络中的核心知识涌现有助于揭示知识发展的内在机理,对于掌握领域知识发展脉络以及发展模式具有重要意义。[方法/过程]以复杂网络的思想为基础,基于关键词的邻接关系构建领域知识网络。采用Hub涌现的分析方法,对领域知识网络从时间序列上进行动态跟踪与分析。从知识节点的度序列分布、熵值分析、特定节点涌现3个方面对领域知识网络的知识涌现现象进行分析。[结果/结论]研究结果表明：领域核心知识涌现过程中随机性与非随机性交互影响;领域核心知识涌现在总体上呈现由随机性主导到结构性主导的演进趋势;领域中涌现出的核心知识并非是一劳永逸一成不变的。 相似文献
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[目的/意义]通过对知识网络中心性的动态分析,揭示领域知识发展过程的规律与模式。此类探究对于洞悉知识发展过程中的衍生、交叉、融合等现象具有重要意义。[方法/过程]以复杂网络分析中的中心性分析技术为主要研究方法,基于领域关键词共现关系构建领域知识网络。从核心涌现性、桥接控制性、关联紧密性3个方面,对特定领域知识发展过程进行时间序列的动态跟踪与分析。[结果/结论]研究结果表明,知识关联关系的增长速度远高于文献与关键词的增长速度;领域中知识的核心涌现程度呈波动状态发展;领域知识之间的桥接控制程度随时间推移呈上升趋势;领域中知识间的关联紧密性在时间轴上逐渐松散。这些领域知识演化规律的揭示,有助于把握领域知识演进的发展脉络,对于揭示知识发展模式与规律具有积极的促进作用。 相似文献
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Folksonomy作为一种基于用户提交关键字的分类能够反映社群的群体知识背景和群体意识倾向,并在互联网知识组织领域受到人们的普遍关注.然而,在应用中,Tag Cloud的单一平面结构无法实现向下分层级的检索,并由于非热门Tag的"沉底"容易形成社群的知识"窄"化等问题.为了解决Folksonomy应用中的这些问题,在对一般Folksonomy应用模式进行分析的基础上,通过形式概念分析技术构建Folksonomy网络应用模式中知识资源及其Tag的概念格,并在概念格的基础上导出了Tag Cloud的"形式层级"体系结构.讨论了"形式层级"体系的动态立体结构,及其对向下分层检索的支持,以及对非热门Tag的捕捞. 相似文献
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[目的/意义]对知识网络中结构关系的有效识别与提取，有助于从纷繁的数据中探测知识网络的拓扑结构及其演化模式。[方法/过程]本文提出一种基于邻接矩阵特征分解的知识网络结构关系提取方法。基于真实数据分别从静态结构关系提取和动态结构演化两个方面，对特征分解法和传统关联频度法进行对比分析，并与Pathfinder算法进行对比。对基于特征分解法提取知识网络结构关系的有效性进行验证。[结果/结论]研究结果表明：特征分解法能够识别原始知识网络中的主要成分信息，能够准确识别低频次的对网络整体拓扑结构较为重要的关联关系，且提取方法灵活自由。 相似文献
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[目的/意义]探索领域知识发展过程中的聚类演化问题有助于揭示知识聚类的特征和规律,对于掌握知识生长演进过程中关联知识的聚集具有重要意义。[方法/过程]以复杂网络的思想为基础,基于标签邻接关系的发生值构建时间序列领域知识网络。即依据网络模体的理论,采用网络聚类系数的分析方法,对领域知识网络进行动态跟踪与分析;结合网络密度、特征路径长度、节点度值、封闭三元组等指标,从随机因素、度相关性、邻近关联3个方面对领域知识发展过程中的聚类演化现象进行分析。[结果/结论]研究结果表明：①领域知识在发展进程中始终保持较高的聚类性;②领域知识的聚类性同时包含随机性与结构性（非随机性）两方面因素; ③领域知识聚类的动态状态在小世界网络和无标度网络之间摇摆演化; ④领域知识的聚类状态在网络全局和局部节点之间表现出一定的差异性。 相似文献
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基于关联数据的知识组织深度序化机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 从关联数据在知识组织与控制中的应用为切入点,进一步揭示基于关联数据的知识组织深度序化机制,促进关联数据技术在知识组织、知识发现领域的应用。[方法/过程] 通过系统分析法提出"三位一体"的语义组织框架,分析基于关联数据的知识组织语义序化机制,并以机构知识库关联数据的构建发布为例说明语义序化机制具体实现路径。[结果/结论] 本体与关联数据驱动的语义检索服务体现了基于关联数据的知识组织深度序化机制。研究表明,关联数据作为轻量级的语义网实现方式,为知识组织的深度序化提供了语义化的技术、方法、工具和实现路径,为知识发现、知识推理提供了基础。 相似文献
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网络问答社区的知识生态系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]通过吸纳知识生态学的理念来进一步完善网络问答社区的相关理论体系。[方法/过程]在前人的研究基础上,分析网络问答社区的知识主体、知识生态环境和知识生态链,构建出网络问答社区的知识生态系统模型,进一步从形成条件、动力和演化3个方面对系统的自组织机制进行深入探索,并以“知乎”为例对本文提出的知识生态系统进行验证。[结果/结论] 网络问答社区的知识生态系统将社区用户、用户生成内容和社区机制等有机结合在一起,从整体上揭示了网络问答社区的运行和发展。 相似文献
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［目的/意义］ 面向文化遗产领域的知识分析研究,对领域知识建模、知识组织、智慧数据资源建设等具有重要意义。［方法/过程］ 为明确文化遗产领域知识结构与特征,基于对领域本体的计算与分析,系统剖析文化遗产领域核心共享概念以及领域知识关联关系,提出并构建文化遗产领域知识纲要。［结果/结论］ 文化遗产领域核心共享概念包括领域对象与实体、类型与概念、时间与空间、事件与活动、文献与作品、代理者等内容,领域知识关联关系丰富多样且较为复杂。研究结论有助于更全面地理解与认识文化遗产领域知识体系,指导领域本体开发与知识建模,促进领域知识的有效组织与管理。 相似文献
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folksonomy知识发现已成为解决folksonomy自身语义问题和用户问题的有效途径。针对基于FCA的folksonomy知识发现的机理,首先探寻当前基于FCA的folksonomy知识发现研究的不足,进而在剖析基于FCA的folksonomy知识发现要素和要素关系的基础上,用螺旋研究模型揭示基于FCA的folksonomy知识发现的客观规律,最终探寻出基于FCA的folksonomy知识发现的三个核心内容:folksonomy用户行为、folksonomy用户偏好和folksonomy语义关系。 相似文献
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学术虚拟社区知识共享主体特征分析 总被引：2，自引：1，他引：1
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[目的/意义] 探究网络健康社区知识共享的影响因素,对优化网络健康社区知识服务、促进健康知识的交流与传播具有重要意义。[方法/过程] 将网络健康社区中的知识划分为公共健康知识和个人健康知识,依据社会认知理论构建影响因素模型,并利用结构方程模型进行验证和分析。[结果/结论] 数据分析结果表明,自我效能、利他主义、社会信任、社会认同、感知有用性等变量与公共健康知识和个人健康知识共享行为都呈显著正相关,感知风险与公共健康知识共享行为无显著相关性,与个人健康知识共享行为呈显著负相关。 相似文献
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基于主题图构建知识专家学术社区研究 总被引：2，自引：1，他引：1