申请/专利权人：江苏大学

申请日：2019-11-25

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN111090984B

主分类号：G06F40/205

分类号：G06F40/205;G06F40/258;G06F16/338

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2020.05.29#实质审查的生效;2020.05.01#公开

摘要：本发明提供了一种基于文献耦合分析的社区划分系统及方法，属于社区划分方法技术领域。通过对参考文献、文章第一作者的处理和分析，形成以作者为节点、以作者间耦合关系为边的关系网络；在此基础上利用社区探测方法对关系网络进行社区划分，并进行耦合强弱程度的计算，用节点间连线粗细表示耦合强弱。本发明不仅能够更加直观地反映出各个作者研究方向的关联性，而且还能通过节点大小帮助研究人员了解和筛选领域内有影响力的作者，为广大研究人员的学术追踪提供方便。

主权项：1.一种基于文献耦合分析的社区划分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集参考文献信息，获得不同文章间耦合关系、耦合强度；步骤2：将文章之间耦合关系替换成第一作者间耦合关系，并建立作者关系网络；步骤3：社区划分：采用社区探测方法对关系网络中的节点进行分配，形成稳定社区；确定社区研究主题，计算节点间耦合强弱程度，获取有影响力作者，并以可视化的形式将社区划分结果展出；所述步骤3中对关系网络的分配分为两个阶段，第一阶段把网络中任意节点分配到其邻近节点的社区，同时计算分配前后的模块化增益；第二阶段根据模块化增益最大值的方向将相似的节点分配到同一社区，差异的节点相互远离，并在每一次分配过程中计算整个网络的模块度；所述步骤3中稳定社区的形成需要对关系网络中的节点进行反复的两个阶段分配，直至整个网络的模块度达到最大值；所述耦合强弱程度Sij为：其中：Wij表示任意两个节点i、j之间的耦合强度；∑Wij表示整个网络中的耦合强度之和；β为一个常数；Aij为判别常数，当节点i、j直接相连时Aij＝1，否则Aij＝0；所述有影响力作者通过节点大小判断，节点越大，该作者影响力越大。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏大学 一种基于文献耦合分析的社区划分系统及方法

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