Параметры пар узлов сети цитирования научных статей

Бредихин Сергей Всеволодович Ляпунов Виктор Михайлович Щербакова Наталья Григорьевна

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Прикладные информационные технологии

Статья в выпуске: 2 (31), 2016 года.

Бесплатный доступ

Представлены методы анализа сети цитирования научных статей. Определены параметры сети, отражающие свойства пар узлов: расстояние, минимальный разрез, влияние общих соседей, - и вычислены их значения. На основе данных, извлеченных из библиографической базы данных RePEc, проведен эксперимент, демонстрирующий приемы вычисления значений параметров пар и их нормирования.

библиометрия \ сеть цитирования статей \ расстояние \ минимальный разрез \ общие соседи \ коэффициенты коцитирования \ библиографического сочетания \ ассоциативности \ адамика/адара \ жаккара \ солтона \ подобие по кацу

Похожие статьи в разделе Наука и знание в целом. Науковедение. Организация умственного труда

Структура сети цитирования научных журналов
Структура сети цитирования научных журналов

Бредихин Сергей Всеволодович, Ляпунов Виктор Михайлович, Щербакова Наталья Григорьевна

Динамика роста сети цитирования научных статей
Динамика роста сети цитирования научных статей

Бредихин Сергей Всеволодович, Ляпунов Виктор Михайлович, Щербакова Наталья Григорьевна

Структура сети цитирования научных статей
Структура сети цитирования научных статей

Бредихин Сергей Всеволодович, Ляпунов Виктор Михайлович, Щербакова Наталья Григорьевна

Параметры „центральности" узлов сети цитирования научных статей
Параметры „центральности" узлов сети цитирования научных статей

Бредихин Сергей Всеволодвич, Ляпунов Виктор Михайлович, Щербакова Наталья Григорьевна, Юргенсон Анастасия Николаевна

Мера „центральности" Для ранжирования научных статей
Мера „центральности" Для ранжирования научных статей

Бредихин Сергей Всеволодович, Ляпунов Виктор Михайлович, Щербакова Наталья Григорьевна

Мера важности научной периодики - „центральность по посредничеству“
Мера важности научной периодики - „центральность по посредничеству“

Бредихин Сергей Всеволодович, Щербакова Наталья Григорьевна, Ляпунов Виктор Михайлович

Короткий адрес: https://sciup.org/14320305

IDS: 14320305   |   УДК: 001.12+303.2

Список литературы Параметры пар узлов сети цитирования научных статей

  • Бредихин С. В., Ляпунов В. М., Щербакова Н. Г., Юргенсон А. Н. Параметры „центральности" узлов сети цитирования научных статей//Проблемы информатики. 2016. № 1. С. 39-57.
  • RePEc. General principles. , http://repec.org/.
  • Харари Ф. Теория графов. М.: Мир. 1973.
  • Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Т. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО. 2002. 960 с.
  • CsARDl G., Nepusz Т. The igraph software package for complex network research//InterJournal Complex Systems. 2006. 1695 P. , http://igraph.0rg/r/d0c/.
  • Batagelj V., Mrvar A. Pajek -Program for large network analysis , http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/doc/pajek.pdf.
  • Network analysis (Ed. Brandes U., Erlebach T.) Berlin: Springer-Verlag. 2005. 471 p.
  • Provan J. S., Shier D. R. A paradigm for listing (s,t)-cuts in graphs//Algorithmica. 1996. V. 15. P. 351-372.
  • Ford L. R., Fulkerson D. R. Maximal flow through network//Canad. J. Math. 1956. V. 8. P. 399-404.
  • Goldberg A. V., Tarjan R. E. A new approach to the maximum-flow problem//J. of the ACM. 1988. V. 35, iss. 4. P. 921-940.
  • Kannan R., Vempala S., Vetta A. On clusterings -good, bad and spectral//Proc. of the 41st Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS'OO). 2000. P. 367-378. , http://www.cc.gatech.edu/~vempala/papers/jacm-spectral.pdf.
  • Flake G. W., Tarjan R. E., Tsioutsiouliklis K. Graph clustering and minimum cut trees//, http://www.cs.princeton.edu/~kt/imath.pdf.
  • Gorke R., Hartmann Т., Wagner D. Dynamic graph clustering using minimum-cut trees//J. of Graph Algorithms and Applications. 2012. V. 16, N 2. P/411-446.
  • The link prediction problem for social networks//Proceedings of the 12th International Conference on Information and Knowledge Management, 2003. (Сокращ. версия). , http://www.es.carleton.edu/faculty/dlibenno/papers/link-prediction/link.pdf.
  • Huang Z., Lin D. K. J. The time-series link prediction problem with applications in communication surveillance//INFORMS J. Computing. 2009. V. 21. P. 286-303.
  • Garfield E. Citation Indexing: A natural science literature retrieval system for the social sciences//The American Behavioral Scientist. 1964. V. 7, iss.10. P. 58-61.
  • Garner R. A computer-oriented graph theoretic analysis of citation index structure//Three Drexel information science studies. Philadelphia: Drexel Institute of Technology. 1965. P. 1-46.
  • Jarneving B. A comparison of two bibliometric methods for the mapping of the research front//Scientometrics. 2005. V. 65, iss. 2. P. 245-263.
  • Glanzel W., Czerwon H. J. A new methodological approach to bibliographic coupling and its application to the national, regional and institutional level//Scientometrics. 1996, V. 32, iss. 2. P. 195-221.
  • Garfield E. Mapping the structure of science. Citation Indexing: Its Theory and Applications in Science, Technology, and Humanities. NY: Wiley. 1979. P. 98-147. , http://www.garfield.librarv.upenn.edu/ci/chapter8.pdf.
  • Borner K., Chen C., Boyack K. W. Visualizing knowledge domains//Annual Rev. Inform. Sci. Technol. (ARIST).
  • Newman M. E. J. Clustering and preferential attachment in growing networks//Physical Review E. 2001. V. 64, iss. 2. 025102.
  • Newman M. E. J. Networks. An introduction. NY: Oxford University Press. 2010. 772 P.
  • Kessler M. M. Bibliographic coupling between scientific papers//Amer. Documentation. 1963. V.14, iss.l. P. 10-25.
  • Маршакова И. В. Система связей между документами, построенная на основе ссылок: по данным Science Citation Index//НТИ. Сер.: 2. 1973. № 6. С 3-8.
  • Small Н. Co-citation in the scientific literature: A new measure of the relationship between two documents//J. Amer. Soc. Inform. Sci 1973. V. 24, iss. 4. P. 265-269.
  • Salton G. Associative document retrieval techniques using bibliographic information//J. of the ACM. 1963. V. 10, iss. 4. P. 440-457.
  • Van Eck N. J.,Waltman L., Van den Berg J., Kaymak U. Visualizing the computational intelligence field//IEEE Computational Intelligence Magazine. 2006. V. 1, iss. 4. P. 6-10.
  • Rip A., Courtial J.-P. Co-word maps of biotechnology: An example of cognitive Scientometrics//Scientometrics. 1984. V. 6, iss. 6. P. 381-400.
  • Van Eck N. J., Waltman L. How to normalize cooccurrence data? An analysis of some well-known similarity measures//J. Amer. Soc. Inform. Sci. Tech. 2009. V. 60, iss. 8. P. 1635-1651.
  • Adamic L. A., Adar E. Friends and neighbors on the web//Soc. Networks. 2003. V. 25, iss. 3. P. 211-230.
  • Katz L. A new status index derived from sociometric analysis//Psvchometrika. 1953. V. 18. P. 39-43.
  • Tversky A. Features of similarity//Psychological Review. 1977. V. 84. P. 327-352.
  • Chen Н., Giles С. L. ASCOS: An asymmetric network structure context similarity measure//Proc. of the 2013 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining. Niagara, ON, Canada, August 25-29. P. 442-449.
  • Acar E., Dunlavy D., Kolda T. Link prediction on evolving data using matrix and tensor factorizations//IEEE International Conference on Data Mining Workshops, 2009. Miami, Florida, December 6. P. 262-269.
  • Menger K. Zur allgemeinen Kurventheorie//Fund. Math. 1927. V. 10. P. 96-115.
  • Boyack K. W., Klavans R., Borner K. Mapping the backbone of science//Scientometrics. 2005. V. 64, iss. 3. P. 351-374.
  • Оре О. Теория графов. М.: Наука. 1980. 338 с.
Еще