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东亚集装箱港口体系层次结构

系统工程 2015年第12期33卷 78-84页

作者：李振福张小玲徐梦俏史砚磊姜书飞大连海事大学交通运输管理学院辽宁大连116026

在确定33个东亚集装箱港口的基础上,根据全球运力份额前20名班轮公司的现有航线分布情况,构建了一个港口的有向二分网络。运用复杂网络中的k-核分析对该港口网络进行层次划分,分析各个层次内部和层次之间港口的连接关系并考察了低层次... 详细信息

在确定33个东亚集装箱港口的基础上,根据全球运力份额前20名班轮公司的现有航线分布情况,构建了一个港口的有向二分网络。运用复杂网络中的k-核分析对该港口网络进行层次划分,分析各个层次内部和层次之间港口的连接关系并考察了低层次港口的k-核深度。此外还分析了核心结构的小世界特性,并分别从聚集系数、平均最短路径长度以及接近中心势三个方面,针对最高层次中的每个港口对网络整体结构的影响进行了进一步研究。

关键词：交通运输规划与管理层次结构 k-核分析东亚集装箱港口复杂网络

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基于动态数据的经济学领域研究热点分析

图书馆杂志 2014年第12期33卷 24-31页

作者：汪东伟李梅殷沈琴张计龙复旦大学图书馆

本文在复旦大学图书馆ERU采集的5万余条经济学数据的基础之上,采用词频分析法、共词分析法以及社会网络分析法,通过k-核分析、点度中心度分析、CONCOR分析,详细阐述了经济学领域研究热点分析的整个过程,为研究经济学科的发展趋势和动向... 详细信息

本文在复旦大学图书馆ERU采集的5万余条经济学数据的基础之上,采用词频分析法、共词分析法以及社会网络分析法,通过k-核分析、点度中心度分析、CONCOR分析,详细阐述了经济学领域研究热点分析的整个过程,为研究经济学科的发展趋势和动向提供辅助支持。

关键词： CONCOR分析 k-核分析点度中心度分析共词分析动态数据

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“流”视角下中国城市网络结构分析

“流”视角下中国城市网络结构分析

作者：张琦琦中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

由城市间人流、物流、信息流构成的复杂网络,为研究城市规模、城市群系统提供了全新的视角,是当前学术界的研究热点。借助复杂网络理论,同时结合传统地理信息科学的空间分析方法,研究由“流”构建的城市网络,可以从宏观网络体系中认识... 详细信息

由城市间人流、物流、信息流构成的复杂网络,为研究城市规模、城市群系统提供了全新的视角,是当前学术界的研究热点。借助复杂网络理论,同时结合传统地理信息科学的空间分析方法,研究由“流”构建的城市网络,可以从宏观网络体系中认识不同城市的级别、规模和作用,以及城市体系结构和组团情况。分析我国城市网络结构可以从全局把握我国城市发展的空间格局特征,为产业分工协调、城市功能互补、国土空间规划的编制提供参考。本文基于腾讯人口迁徙数据,将城市抽象为节点、城市间人口迁徙量作为连边构建城市网络,评估了我国363个城市的重要性程度,并解析了网络中的凝聚子群和层次结构。为准确获取城市影响力排名,本文采用度中心性、接近中心性、特征向量中心性、Page Rank中心性四种方法完成节点中心性对比分析;针对网络中凝聚子群的提取,通过Louvain、Infomap、***三种社区划分算法完成,得到我国城市网络的模块结构;在社区划分的基础上,利用k-core算法进一步解析城市网络的多层次结构和凝聚子群的拓扑结构。关联路径分析、节点中心性分析、社区划分及k-核层次分析结果高度一致,能够有效识别我国城市网络的空间结构、拓扑结构、地理邻近特征、梯度溢出效应等。我国城市网络具有以下特征:1)影响力高的重要城市及骨干城市网络集中分布在“胡焕庸线”东南壁,东南沿海城市网络紧密,中部及西部城市网络相对松散且级别较低;2)城市网络拓扑结构主要分为四大区域,其中以“京津冀—长三角—珠三角—川渝城市群”为顶点的菱型结构明显,可以看出国家级城市群引领带动作用显著;3)以核心城市为中心向外辐射,网络呈现出明显的“核心—边缘结构”,且存在层级分布;4)凝聚子群与行政区划高度相关,但社区划分及k-核分析能有效识别超越行政界限的微小社区、独立性相对较高的省级城市群(如福建省),反映了亟待弥补的网络结构漏洞及短板区域;5)k-core算法能够精准识别区域门户城市,为各地区完善对外交往路径,减少路径依赖提供参考依据;6)以兰西城市群、天山北坡城市群为代表的新兴城市群显现,城市网络呈现出突破“胡焕庸线”的大趋势,对于我国城市均衡发展具有重要意义。

关键词：城市网络中心性分析社区划分 k-核分析拓扑结构

基于共词分析和社会网络分析的关联数据知识图谱构建

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基于共词分析和社会网络分析的关联数据知识图谱构建

作者： Aint Thin Zar kyaw 华中师范大学

学位级别：硕士

本文研究主要目的在于借助共词分析和社会网络分析方法探索关联数据领域的知识图谱。在该研究中,数据来源于Web of Science(WOS)核心数据集合,一共检索出946篇文献,关键词共计2332个,从中最终确定30个高频关键词,并以这30个高频关键词... 详细信息

本文研究主要目的在于借助共词分析和社会网络分析方法探索关联数据领域的知识图谱。在该研究中,数据来源于Web of Science(WOS)核心数据集合,一共检索出946篇文献,关键词共计2332个,从中最终确定30个高频关键词,并以这30个高频关键词构建关键词共现矩阵。接着,基于该矩阵,本文采用共词分析法中的主成分分析,聚类分析法,相关系数相似性分析以及多维尺度分析方法,和社会网络分析法中的中心性以及k核分析对关联数据领域的研究状况进行了分析。首先,通过共词分析本文确定了关联数据中的主体聚类,并将它们概括分为物联网”,“实体链接”,“教育”,“语义网”“,”关联数据“,”数据网“,”Dbpedia“,”数据集成“和”本体”。而后,本文借助社交网络分析描述每个关键字如何连接网络,哪些人受到影响,以及他们与每个关键词的亲近程度。根据结果,这两种分析都可以更好地理解关联数据领域的主题相互关联。它还可以用于解析不同学科思想在在关联数据领域或相关学科中的分布状况。此外,本文还考察了每个关键词关系的流向,并将关系网络的结构可视化。简而言之,这项研究通过对不同年份发表的关联数据的相关论文的分析揭示了关联数据的发展状况,旨在了解关键词所揭示的关联数据的相关研究领域。

关键词：知识结构关联数据共词分析聚类分析社会网络分析中心度分析 k-核分析

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我国微博研究主题的共词可视化分析

现代情报 2013年第11期33卷 108-113页

作者：姜鑫黑龙江大学信息管理学院黑龙江哈尔滨150080

本文以CNkI数据库中1 003篇国内"微博"研究文献为研究对象,运用共词分析方法和社会网络分析方法,以SPSS 17.0、Ucinet 6.2和NetDraw软件为分析工具,通过聚类分析、相关分析和k-核分析等分析方法,确定了我国"微博"研究的6个重要主题:微... 详细信息

本文以CNkI数据库中1 003篇国内"微博"研究文献为研究对象,运用共词分析方法和社会网络分析方法,以SPSS 17.0、Ucinet 6.2和NetDraw软件为分析工具,通过聚类分析、相关分析和k-核分析等分析方法,确定了我国"微博"研究的6个重要主题:微博传播特征、微博传播机制、微博用户特征、微博舆情传播、微博应用领域和微博与传统媒体的比较研究,为探析我国微博研究领域的研究热点和发展趋势提供了参考。

关键词： l微博共词分析社会网络分析聚类分析相关分析 k-核分析