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通过对呼叫图、科研合作网络、关键词网络、随机网络4种网络非加权静态特征的计算,得出呼叫图、科研合作网络、关键词网络度和度分布满足幂率分布的无标度网络,也是满足高聚集度、短平均最短路径的小世界网络;同时科研合作网络、呼叫图都是社会网络,而关键词网络是非社会网络.然后引入加权特征,呼叫图和科研合作网络加权聚集度都大于非加权聚集度,即节点倾向于与自己连接次数多的节点连接,这也验证了以上两个网络是社会网络;加权没有显著改变特征的分布,但加权更能精确反映网络的特性;同时由于呼叫图在加权先后节点之间平均权变化比较大,导致呼叫图加权前后特征变化比较显著;网络加权之后聚集度变大、最短路径变小,使得网络的"Small-Word"特性更加明显. 相似文献
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融合复杂网络理论的科技监测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
当前复杂网络研究已经成为学术界关注的焦点,复杂网络理论已经在不同领域得到了较大的发展.本文研究融合复杂网络理论在科技监测过程中的多个应用点.首先,研究了一种利用实体网络属性进行作者重名分析的方法.其次,通过分析主题词共现网络快照序列中节点网络动态特征,研究了融合复杂网络理论的用于科技领域监测的学科演化分析方法.最后,运用传统的文献计量模型,通过主题词共现网络中实体的网络属性分析,研究了基于度、中介性等个体属性,评估作者的学术影响力及领域权威性的方法. 相似文献
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