基于核心作者研究兴趣相似性网络的社群隶属研究——以国内情报学领域为例
来源：图书情报工作杂志2018年第12期北京时间：
作者：徐健,毛进,叶光辉,巴志超,李纲
单位：1. 武汉大学信息资源研究中心 武汉 430072;<br />\r\n2. 华中师范大学信息管理学院 武汉 430079
摘要：[目的/意义]构建情报学领域核心作者研究兴趣相似性网络，研究该网络的社群结构与社群隶属问题。[方法/过程]在CSSCI数据库以中图分类号为检索条件，下载该学科1998-2015年所有的论文数据，通过普莱斯定律识别核心作者。将作者研究兴趣用词袋模型表示，并计算作者间研究兴趣的余弦相似性，进而构建核心作者研究兴趣相似性网络。在此基础上进行社群划分并识别各社群研究主题，计算作者对各社群的隶属度与模糊熵。[结果/结论]研究发现，当前我国情报学研究可分为信息组织与检索、文献计量与科学评价、竞争情报与知识管理、情报学学科整体研究4个领域，大部分作者研究并不局限于单个领域，竞争情报和文献计量领域界限明显，较少有作者将彼此作为次要隶属社群。
关键词：研究兴趣,网络,情报学,社群,隶属度,相似性,
基金资助：本文系国家自然科学基金项目"科研团队动态演化规律研究"（项目编号：71273196）、"基于排名分析-特征识别的应急决策专家发现"（项目编号：71740012）和"突发公共卫生事件社交媒体信息主题演化与影响力建模"（项目编号：71603189）研究成果之一。
