基于DBScan算法的研究群体挖掘

• 作者: 林涵溪
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 引文网络 DBScan算法 聚类
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 110-112,125
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.09.035

摘要

引文网络体现了文献研究内容上的相关性及知识的传递,包含了大量的研究关联性信息,被广泛地用于对文章重要性进行鉴定.但当前缺少一种在引文网络基础上识别研究群体的方法.为寻找具有相关研究的作者群体,首先研究文献之间的引用关系,建立基于引文路径的引文分析模型,最后构造相关性指标并利用DBScan算法对引文网络进行聚类.通过对文章间关联强度的定义,运用聚类方法挖掘出学术研究群体,实现了一种新颖、且复杂度较低的研究群体识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林涵溪	复旦大学软件学院	1	2	1.0	1.0