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摘要:
分析了2个大型语义网络HowNet和WordNet的全局意义结构.发现两者都是具有小世界和无尺度特征的复杂网络,但具有一些独特的属性.两者连接度分布的幂律指数介于1.0和2.0之间,而不是像许多常见的无尺度网络一样接近于3.0.连接度相关系数都小于0,与生物性网络相似.BA模型以及与其相似的一些模型不能对其动力学加以解释.节点连接度与其聚集度指数之间遵循标度律,表明网络中可能存在自相似的层次结构.认为人类学习语义知识的几种主要方式如聚合与隐喻等影响了语义网络的这些结构特征.
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文献信息
篇名 语义网络的结构:我们怎样学习语义知识
来源期刊 东南大学学报(英文版) 学科 工学
关键词 语义网络 复杂网络 小世界 无尺度 层次结构
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 413-417
页数 5页 分类号 TP18
字数 821字 语种 英文
DOI 10.3969/j.issn.1003-7985.2006.03.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 付雪 中国科学院数学与系统科学研究院 8 70 6.0 8.0
10 张永光 中国科学院数学与系统科学研究院 16 215 5.0 14.0
11 唐璐 中国科学院数学与系统科学研究院 1 15 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
语义网络
复杂网络
小世界
无尺度
层次结构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(英文版)
季刊
1003-7985
32-1325/N
大16开
南京四牌楼2号
1984
eng
出版文献量(篇)
2004
总下载数(次)
1
总被引数(次)
8843
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导