全局视角下的网络社区多元知识关联挖掘
来源：图书情报工作杂志2020年第6期北京时间：
作者：肖璐,赵之辉,陈果
单位：1. 南京财经大学新闻学院 南京 210023;<br />\r\n2. 南京理工大学经济管理学院 南京 210094
摘要：[目的/意义] 网络社区中存在多种知识单元，知识单元间又有错综复杂的关系。有必要在保留知识单元全局信息的前提下，统一、简洁地开展多元知识关联挖掘。[方法/过程] 提出网络社区多元知识关联挖掘的实现方案。首先，将网络社区中3种典型知识单元（用户、文本、词语）及其在知识交流中多种关系抽取为超网络；其次，利用网络表示学习算法将超网络中节点表示为统一特征空间下的低维稠密向量；最后，基于节点的向量开展多元知识关联计算。[结果/结论] 以丁香园心血管论坛为例开展实验，验证方案的有效性。该方案既保留知识单元的全部信息，知识关联的挖掘又在统一低维特征下开展，且最终所得的知识关联满足网络社区知识组织场景多样性的要求。
关键词：知识关联挖掘,超网络,网络表示学习,网络社区,
基金资助：本文系国家社会科学基金青年项目"学术型网络社区多元关联挖掘与知识聚合研究"（项目编号：16CTQ025）研究成果之一。
