一种基于图卷积自编码模型的多维度学科知识网络融合方法
来源：图书情报工作杂志2020年第18期北京时间：
作者：李慧,胡吉霞
单位：西安电子科技大学经济与管理学院 西安 710126
摘要：[目的/意义] 针对包含单一类型知识单元的知识网络难以全面反映学科知识结构的问题，提出一种从多维度进行知识网络结构融合的方法，为学科领域知识结构挖掘提供借鉴。[方法/过程] 利用LDA及TF-IDF方法抽取学科知识单元，然后运用语义相似度和关键词共现分析方法构建3个学科知识子网络：主题网络、关键词网络和实体网络，并采用空间节点传递对齐方法对齐子网络节点，接着设计基于图卷积操作的自编码模型对知识节点进行表示，最后通过计算余弦相似度重构学科知识网络。[结果/结论] 实验部分以人工智能领域为例，构建融合主题、关键词和实体的学科知识网络并展开分析，实验结果表明，本文所提方法能有效地揭示学科领域研究内容和知识结构，为学科知识发现与组织研究提供有益参考。
关键词：网络融合,知识结构,节点对齐,图卷积神经网络,自编码模型,
基金资助：本文系中央高校基本科研业务费专项资金项目"专利视角下的技术创新主题发现与趋势预测"（项目编号：JB190610）研究成果之一。
