Спектральный анализ сети цитирования научных журналов

Бредихин Сергей Всеволодович Ляпунов Виктор Михайлович Щербакова Наталья Григорьевна

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Прикладные информационные технологии

Статья в выпуске: 2 (39), 2018 года.

Бесплатный доступ

Исследуются спектральные методы анализа сети научных публикаций, организованной на отношении цитирования и представленной орграфом GD = (V,E). Сравниваются результаты работы двух спектральных алгоритмов кластеризации. Орграф GD преобразуется в три неориентированных графа: A + AT (граф Gu), A х AT (граф Gbib) и AT х A (граф Gcoc); здесь A матрица смежности GD. Кластеризации графов Gu, Gbib и Gcoc выполнены с помощью алгоритмов WTR и LEV. Агломеративный алгоритм WTR основан на матрице случайного блуждания P = D-1A, алгоритм бикластеризации LEV - на матрице модульности. Для сравнения результатов разбиения используются индексы NMI, RAND, ADJUSTED_RAND. В результате исследования выявлена зависимость результатов кластеризации от способа приведения GD к неориентированному виду; кластеры журналов, построенные с помощью алгоритма WTR, могут быть проинтерпретированы в терминах принадлежности к тематическим областям. Результаты представлены в виде таблиц.

сеть цитирования журналов \ сеть коцитирования \ сеть библиографического сочетания \ взвешенный ориентированный граф \ разбиение графа \ спектральная кластеризация

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

Кластерный анализ сети цитирования научных журналов
Кластерный анализ сети цитирования научных журналов

Бредихин Сергей Всеволодович, Ляпунов Виктор Михайлович, Щербакова Наталья Григорьевна

Спектральный анализ сети цитирования журналов. Часть II
Спектральный анализ сети цитирования журналов. Часть II

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 пар узлов сети цитирования научных статей
Параметры пар узлов сети цитирования 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/143167048

IDS: 143167048   |   УДК: 001.12+303.2

Список литературы Спектральный анализ сети цитирования научных журналов

  • Brandes U., Gaertler М., Wagner D. Experiments on graph clustering algorithms//Proc. of the 11th Annual European Symposium on Algorithms (ESA'03). 2003. P. 568-579.
  • Alpert C. J., Yao S.-Z. Spectral partitioning: The more eigenvectors, the better//Proc. of the 32nd annual ACM/IEEE Design Automation Conference. 1995. P. 195-200.
  • Garey R. R., Johnson D. S. Computers and intractability: A guide to the theory of NP-completeness. 1990. NY: W. H. Freeman k, Co.
  • Gould P. The Geographical Interpretation of Eigenvalues//Institute of British Geographers Transactions. 1967. Y. 12. P. 53-85.
  • Donath W. E., Hoffman A. Algorithms for partitioning of graphs and computer logic based on eigenvectors of connection matrices//IBM Technical Disclosure Bulletin. 1972. V. 15, iss. 3. P. 938-944.
  • Barnes E. An Algorithm for Partitioning the Nodes of a Graph//SIAM J. Alg. Disc. Math. 1982. V. 3, iss. 4. P. 541-550.
  • Sarkar S., Boyer K. L. Quantitative measures of change based on feature organization: Eigenvalues and eigenvectors//Computer Vision and Image Understanding. 1998. V. 71, N 1. P. 110-136.
  • Hall К. M. An r-dimensional Quadratic Placement Algorithm//Management Science. 1970. V. 17. P. 219-229.
  • Mohar B. The Laplacian Spectrum of Graphs. Graph Theory k, Application. Wiley, 1991. P. 871-898.
  • Newman М. Е. J. Finding community structure using the eigenvectors of matrices//Phys. Rev. E 74, 036104 (2006).
  • West D. B. Introduction to Graph Theory. Prentice Hall, 1996.
  • Donetti L., Mufioz A. Detecting network communities: a new systematic and efficient algorithm//J. of Statistical Mechanics. 2004. P. 10012.
  • Barnard S., Pothen A., Simon H. A spectral algorithm for envelope reduction of sparse matrices//Numer. Linear Algebra Appl. 1995. V.2. P. 317-331.
  • Guattery S., Miller G. On the quality of spectral separators//SIAM J. Matrix Anal. Appl. 1998. V. 19. P. 701-719.
  • Wei Y.-C, Cheng C.-K. Toward efficient hierarchical designs by ratio cut partitioning//Proc. of the IEEE International Conference on Computer Aided Design. 1989. P. 298-301.
  • Shi J., Malik J. Normalized cut and image segmentation//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. V. 22, iss.8. P. 888-905.
  • Meila M., Shi J. A random walks view of spectral segmentation//Proc. International Workshop on AI and Statistics (AISTAT) 2001. , https://dblpl.uni-trier.de/db/conf/aistats/aistats2001.html.
  • Rosvall M., Bergstrom С. T. Maps of random walks on complex networks reveal community structure//Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2008. V. 105, N 4. P. 1118-1123.
  • Pons P., Latapy M. Computing communities in large networks using random walks//J. of Graph Algorithms and Applications. 2006. V. 10, N2. P. 191-218.
  • Ward J. H. Hierarchical grouping to optimize an objective function//J. of the American Statistical Association. 1963. V.58, N 301. P. 236-211.
  • Newman M. E. J., Girvan M. Finding and evaluating community structure in networks//Phys. Rev. 2004. E 69 (2) 026113.
  • Raghavan U.N., Albert R., Kumara S. Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks//Phys. Rev. E 76, 036106.
  • Brandes U., Delling D., Gaertler M. Gorke R., Hoefer M. Nikoloski Z., Wagner D. On Modularity Clustering//IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2008. V. 20, iss.2. P. 172-188.
  • Blondel V., Guillaume J., Lambiotte J., Lefebvre E. Fast unfolding of communities in large networks//J. Stat. Mech. 2008, P10008.
  • Chung F., Lu L. Connected components in random graphs with given degree sequences//Annals of Combinatorics. 2002. V. 6. P. 125-145.
  • Luczak T. Sparse random graphs with a given degree sequence//Proc. of the Symposium on Random Graphs. Poznac, 1989. NY: John Wiley, 1992. P. 165-182.
  • Molloy M. Reed B. A critical point for random graphs with a given degree sequence//Random Structures and Algorithms. 1995. V. 6. P. 161-179.
  • RePEc. General principles. , http://repec.org/.
  • Бредихин С. В., Ляпунов В. М. Щербакова Н. Г. Кластерный анализ сети цитирования журналов//Проблемы информатики. 2017. № 3. С. 38-52.
  • igraph -The network analysis package. . http://igraph.Org/c/doc/ix01.html.
  • Fred A. L. N., Jain A. K. Robust data clustering//Proc. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR, Minneapolis (USA), June 16-22, 2003. P. 128-136.
  • Rand WT. M. Objective criteria for the evaluation of clustering methods//J. Amer. Statistical Association. 1971. V.66, N336. P. 846-850.
  • Hubert L., Arabie P. Comparing partitions//J. Classification. 1985. V. 2, iss. 1. P. 193-218.
  • Jel classification system/EconLit Subject Descriptors. 2016. . https://www.aeaweb.org/econlit/jelCodes.php?view=jel.
Еще