基于知识超网络的领域专家识别研究

摘要：

[目的]更加科学规范地对学者影响力进行评估,从而发现领域专家.[方法]从作者、文献、领域、主题4个维度构建知识超网络模型;结合超网络的度量方法、文献计量法,运用LDA主题模型,借鉴PageRank排序的思路,提出基于知识超网络的领域专家识别方法.[结果]以图书情报领域为例,通过实验进行领域专家识别,并将结果与h指数、p指数、社会网络分析法进行对比,验证了本文方法的有效性及合理性.[局限]只选取部分期刊的论文数据进行实验,排序结果与真实的排序可能有差别;通过LDA主题模型挖掘的领域标签的粒度需要进一步细化.[结论]基于科技文献的知识超网络,探索学术影响力评价的科学范式,为领域专家识别提供了新的思路和方法.

关键词：知识超网络、领域专家、超边排序、专家识别

所属期刊栏目：3

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：89-98