發(fā)布時間：2020-04-01 10:24

【摘要】：近年來,一些學者開始應用文獻計量學相關方法對電子政務的相關研究進行分析。文獻計量分析方法能夠全面、客觀地對電子政務領域的研究方向進行系統性歸納,能夠基于大量的科研成果從多個角度對電子政務領域的研究主題進行總結性研究,能夠系統分析電子政務領域內重要的學術文獻、期刊、學者、研究機構等,能夠全面總結電子政務領域的研究現狀與發(fā)展趨勢。在運用文獻計量學方法分析電子政務領域時,以下兩個問題具有重要的研究意義:(1)如何衡量電子政務領域相關期刊的權威性;(2)如何分析電子政務領域的研究主題與研究發(fā)展趨勢。針對上述問題,本文基于現有的文獻計量學研究方法、排序算法、復雜網絡方法、文本挖掘方法等方面的研究成果,重點研究如何將同構網絡中的多鏈接關系與異構網絡的鏈接相互作用結合起來衡量電子政務領域的期刊權威值,以及如何計算文獻之間的相似度并通過聚類算法對電子政務領域內的文獻進行聚類分析得出該領域的研究主題。本文的創(chuàng)新點如下:1.提出了一種基于多鏈接的、相互加強的期刊排序方法,并將其應用于電子政務領域。本文首先應用PageRank算法中同時考慮引用的數量與質量思想計算同構網絡中文獻、作者與期刊的權威值,然后應用HITS算法的相互加強思想于文獻、作者、期刊之間的異構網絡中。此外,在同構網絡中,考慮了文獻引用網絡中的時間感知問題以及作者合作網絡的合作影響。經過迭代計算,得到最終的期刊權威值,從而能夠綜合考慮期刊的權威值并將期刊進行排序。2.提出了一種基于引用關系與文本特征的混合聚類方法,并應用該方法分析了電子政務領域的研究主題。本文首先根據文獻之間的耦合關系與共被引關系構建Amsler網絡,并基于Amsler網絡中節(jié)點之間的共同鏈接關系計算出文獻之間的引用相似度,然后同時考慮文本的詞頻特征與詞匯鄰接網絡中詞匯的拓撲特征,利用余弦相似度方法計算出文本相似度;在此基礎上,將兩種相似度進行線性結合得到文獻之間的混合相似度,并作為文獻之間的鏈接權重;再應用Louvain聚類算法進行文獻聚類分析,并根據聚類中高頻使用的詞匯對聚類進行標簽,最后分析出電子政務領域的研究主題。最后,針對Web of Science檢索庫中檢索到的3391篇電子政務領域相關論文進行文獻計量分析。本文首先建立了期刊排序基準與文獻聚類基準,用于對比實驗中提出的期刊排序方法與文獻聚類方法,并據此驗證本文所提出方法的有效性,然后對電子政務領域的期刊排序結果與研究主題進行了詳細分析。根據本文提出的期刊排序模型,實驗結果表明在電子政務領域相關期刊中排名前三的期刊分別是《Government Information Quarterly》、《International Journal of Information Management》與《European Journal of Information Systems》;根據本文提出的混合聚類方法,實驗結果表明目前電子政務領域的主要研究主題包括:電子政務發(fā)展理論階段研究,電子政務公民采納研究,電子政務發(fā)展與醫(yī)療健康之間的聯系,電子政務發(fā)展與工業(yè)、商業(yè)之間的聯系,電子政務信息技術研究與電子政務信息安全研究�；�于本文所提出的方法,計算得到的電子政務領域期刊排序結果與研究主題分析結果能夠為電子政務領域的學者、研究機構等提供重要的學術參考,有助于國內電子政務領域研究學者進一步審視當前國際電子政務領域的發(fā)展現狀與發(fā)展趨勢,有利于進一步推動電子政務領域的學術研究,從而為電子政務領域的實踐活動提供理論借鑒。
【圖文】：

法得到的排序結果與 LCS/Recs 的相關性都很低，原因是這兩個排序方法考慮了較多的因素，尤其是既考慮了同構網絡的影響，又考慮了異構網絡的影響。基于不同方法之間的 Kendall秩相關系數，圖3-2(b)表示不同方法之間的相關性與圖3-2(a)的結果相似，不同的是，不同方法之間的 Kendall 秩相關系數的值相對于 Spearman秩相關系數的值更低一些，這表明不同方法得到的排序結果的相似性相對于相關性來說較小。比較明顯的是 Recs 的排序結果與 P-Rank 的排序結果比較相似，而MLMRJR 的排序結果與 MutualRank 的排序結果比較相似，而且這兩種方法的排序結果與 LCS、LCS/Recs 的排序結果相比，，相似度都比較低。圖 3-2 不同排序方法之間相關系數可視化：(a)Spearman 秩相關系數，(b)Kendall 秩相關系數（三）ROC 曲線分析為了進一步評估 MLMRJR 方法，基于上述的兩種基準，使用 ROC 曲線來對比不同排序方法的性能。圖 3-3(a)與 3-3(b)分別展示了基于 JLIF 與 LCS/Recs 兩種基準不同排序方法的 ROC 曲線

實際相關的期刊中被正確排序的期刊的個數與所有實際相關的期刊的總數的比值。表 3-3 與表 3-4 分別列出了基于兩種基準計算得到的與 ROC 曲線性能相關的指標的值。指標包括曲線下面積(Area Under Curve，簡稱 AUC)，特異度(Specificity)與敏感度(Sensitivity)。根據 Fawcett(2006)，AUC 的值可以被用來表示一個分類器的好壞，特異度的值等于(1-FPR)，敏感度的值等于 TPR。
【學位授予單位】：浙江財經大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：D63

【參考文獻】

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本文編號：2610329