检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:叶光辉[1] 胡婧岚 徐健[2] 夏立新[1] Ye Guanghui;Hu Jinglan;Xu Jian;Xia Lixin(School of Information Management,Central China Normal University,Wuhan 430079,Chin;Center for the Studies of Information Resources,Wuhan University,Wuhan 430072,China)
机构地区:[1]华中师范大学信息管理学院,武汉430079 [2]武汉大学信息资源研究中心,武汉430072
出 处:《数据分析与知识发现》2018年第6期70-78,共9页Data Analysis and Knowledge Discovery
基 金:国家自然科学基金项目"基于‘排名分析-特征识别’的应急决策专家发现"(项目编号:71740012);国家社会科学基金重大项目"基于多维度聚合的网络资源知识发现研究"(项目编号:13&ZD183);湖北省自然科学基金项目"基于社会化标签挖掘的智慧城市‘印象云’构建模式研究"(项目编号:2018CFB387)的研究成果之一
摘 要:【目的】揭示标签网络中节点链路的形成机理,对社交博客标签的增长态势和连接模式进行分析。【方法】借助统计分析和网络分析指出标签增长模式;在标签度分布分析的基础上,细化统计标签连接的类型及对应的数量,总结新加入标签的连接规律;定义度度相关性指标,验证标签连接服从优先连接模式的概率。【结果】发现标签最符合线性增长模式,标签度分布呈现出单峰居中,左侧震荡,右侧平缓的态势,不符合幂律分布。【局限】未能结合用户标记行为说明其对标签网络连接模式形成的影响。【结论】无论是"新标签–旧标签"还是"旧标签–旧标签"均不完全服从优先连接模式。[Objective] This study reveals the forming mechanism of network nodes, aiming to examine the growth trend and attachment mode of social blog tags. [Methods] Firstly, we proposed the model of tag growth with the help of statistics and network analysis. Then, we established the categories of tag links and corresponding numbers, as well as summarized the connection rules of newly added tags. Finally, we defined the indicators of degree dependency and examined the probability of tag connection following preferential attachment modes. [Results] The tag growth showed the linear growth pattern and the distribution of tags had one single peak center, the shock left side and the gentle right side, which did not meet the power-law distribution. [Limitations] We did not explain the impacts of users' tagging behaviors on the network connections. [Conclusions] Neither the "new tag-old tag" nor the "old tag-old tag" models are not fully compliant with the preferential attachment mode.
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