科学知识网络扩散中的社区扩张与收敛模式特征分析——以医疗健康信息领域为例
来源：图书情报工作杂志2020年第14期北京时间：
作者：岳丽欣,周晓英,刘自强
单位：1 中国人民大学信息资源管理学院 北京 100872;<br />\r\n2 中国科学院成都文献情报中心 成都 610041;<br />\r\n3 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 北京 100190
摘要：[目的/意义] 科学知识网络中知识单元呈现出一定的集群性与社区性，揭示科学知识网络扩散时序变化过程中的社区扩张与收敛的基本模式与特征，对于拓展、深化科学知识扩散与传递规律研究具有一定的意义。[方法/过程] 首先，基于引用关系建立邻接矩阵进而构建学科知识网络，采用复杂网络分析中的Louvain社区探测算法对领域知识网络进行社区划分；然后利用网络表示学习技术进行社区扩张与收敛特征表示与计算；最后以时间序列为逻辑线索，对不同社区的扩张、收敛演变过程进行动态跟踪建模，从而揭示科学知识网络时序变化过程中社区扩张与收敛的基本模式与特征。[结果/结论] 以医疗健康信息领域进行案例研究，研究发现社区扩张模式的发展趋势符合S形曲线函数中的Logistic模型，社区收敛模式的发展趋势符合S形曲线函数中的BiHill模型。
关键词：知识网络,社区探测,网络表示学习,扩张模式,收敛模式,
基金资助：本文系国家自然科学基金项目"医疗健康网站信息可信度与质量控制研究"（项目编号：71473260）和国家社会科学基金项目"健康中国建设中的国民健康促进和健康服务策略研究"（项目编号16AZD021）研究成果之一。
