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電子政務(wù)領(lǐng)域的文獻(xiàn)計(jì)量分析與研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-01 10:24
【摘要】:近年來,一些學(xué)者開始應(yīng)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)相關(guān)方法對(duì)電子政務(wù)的相關(guān)研究進(jìn)行分析。文獻(xiàn)計(jì)量分析方法能夠全面、客觀地對(duì)電子政務(wù)領(lǐng)域的研究方向進(jìn)行系統(tǒng)性歸納,能夠基于大量的科研成果從多個(gè)角度對(duì)電子政務(wù)領(lǐng)域的研究主題進(jìn)行總結(jié)性研究,能夠系統(tǒng)分析電子政務(wù)領(lǐng)域內(nèi)重要的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、期刊、學(xué)者、研究機(jī)構(gòu)等,能夠全面總結(jié)電子政務(wù)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)。在運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法分析電子政務(wù)領(lǐng)域時(shí),以下兩個(gè)問題具有重要的研究意義:(1)如何衡量電子政務(wù)領(lǐng)域相關(guān)期刊的權(quán)威性;(2)如何分析電子政務(wù)領(lǐng)域的研究主題與研究發(fā)展趨勢(shì)。針對(duì)上述問題,本文基于現(xiàn)有的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究方法、排序算法、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法、文本挖掘方法等方面的研究成果,重點(diǎn)研究如何將同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的多鏈接關(guān)系與異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的鏈接相互作用結(jié)合起來衡量電子政務(wù)領(lǐng)域的期刊權(quán)威值,以及如何計(jì)算文獻(xiàn)之間的相似度并通過聚類算法對(duì)電子政務(wù)領(lǐng)域內(nèi)的文獻(xiàn)進(jìn)行聚類分析得出該領(lǐng)域的研究主題。本文的創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.提出了一種基于多鏈接的、相互加強(qiáng)的期刊排序方法,并將其應(yīng)用于電子政務(wù)領(lǐng)域。本文首先應(yīng)用PageRank算法中同時(shí)考慮引用的數(shù)量與質(zhì)量思想計(jì)算同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中文獻(xiàn)、作者與期刊的權(quán)威值,然后應(yīng)用HITS算法的相互加強(qiáng)思想于文獻(xiàn)、作者、期刊之間的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中。此外,在同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中,考慮了文獻(xiàn)引用網(wǎng)絡(luò)中的時(shí)間感知問題以及作者合作網(wǎng)絡(luò)的合作影響。經(jīng)過迭代計(jì)算,得到最終的期刊權(quán)威值,從而能夠綜合考慮期刊的權(quán)威值并將期刊進(jìn)行排序。2.提出了一種基于引用關(guān)系與文本特征的混合聚類方法,并應(yīng)用該方法分析了電子政務(wù)領(lǐng)域的研究主題。本文首先根據(jù)文獻(xiàn)之間的耦合關(guān)系與共被引關(guān)系構(gòu)建Amsler網(wǎng)絡(luò),并基于Amsler網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的共同鏈接關(guān)系計(jì)算出文獻(xiàn)之間的引用相似度,然后同時(shí)考慮文本的詞頻特征與詞匯鄰接網(wǎng)絡(luò)中詞匯的拓?fù)涮卣?利用余弦相似度方法計(jì)算出文本相似度;在此基礎(chǔ)上,將兩種相似度進(jìn)行線性結(jié)合得到文獻(xiàn)之間的混合相似度,并作為文獻(xiàn)之間的鏈接權(quán)重;再應(yīng)用Louvain聚類算法進(jìn)行文獻(xiàn)聚類分析,并根據(jù)聚類中高頻使用的詞匯對(duì)聚類進(jìn)行標(biāo)簽,最后分析出電子政務(wù)領(lǐng)域的研究主題。最后,針對(duì)Web of Science檢索庫(kù)中檢索到的3391篇電子政務(wù)領(lǐng)域相關(guān)論文進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析。本文首先建立了期刊排序基準(zhǔn)與文獻(xiàn)聚類基準(zhǔn),用于對(duì)比實(shí)驗(yàn)中提出的期刊排序方法與文獻(xiàn)聚類方法,并據(jù)此驗(yàn)證本文所提出方法的有效性,然后對(duì)電子政務(wù)領(lǐng)域的期刊排序結(jié)果與研究主題進(jìn)行了詳細(xì)分析。根據(jù)本文提出的期刊排序模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在電子政務(wù)領(lǐng)域相關(guān)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(jù)本文提出的混合聚類方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明目前電子政務(wù)領(lǐng)域的主要研究主題包括:電子政務(wù)發(fā)展理論階段研究,電子政務(wù)公民采納研究,電子政務(wù)發(fā)展與醫(yī)療健康之間的聯(lián)系,電子政務(wù)發(fā)展與工業(yè)、商業(yè)之間的聯(lián)系,電子政務(wù)信息技術(shù)研究與電子政務(wù)信息安全研究;诒疚乃岢龅姆椒,計(jì)算得到的電子政務(wù)領(lǐng)域期刊排序結(jié)果與研究主題分析結(jié)果能夠?yàn)殡娮诱⻊?wù)領(lǐng)域的學(xué)者、研究機(jī)構(gòu)等提供重要的學(xué)術(shù)參考,有助于國(guó)內(nèi)電子政務(wù)領(lǐng)域研究學(xué)者進(jìn)一步審視當(dāng)前國(guó)際電子政務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì),有利于進(jìn)一步推動(dòng)電子政務(wù)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究,從而為電子政務(wù)領(lǐng)域的實(shí)踐活動(dòng)提供理論借鑒。
【圖文】:

曲線,秩相關(guān)系數(shù),排序方法,可視化


法得到的排序結(jié)果與 LCS/Recs 的相關(guān)性都很低,原因是這兩個(gè)排序方法考慮了較多的因素,尤其是既考慮了同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的影響,又考慮了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的影響;诓煌椒ㄖg的 Kendall秩相關(guān)系數(shù),圖3-2(b)表示不同方法之間的相關(guān)性與圖3-2(a)的結(jié)果相似,不同的是,不同方法之間的 Kendall 秩相關(guān)系數(shù)的值相對(duì)于 Spearman秩相關(guān)系數(shù)的值更低一些,這表明不同方法得到的排序結(jié)果的相似性相對(duì)于相關(guān)性來說較小。比較明顯的是 Recs 的排序結(jié)果與 P-Rank 的排序結(jié)果比較相似,而MLMRJR 的排序結(jié)果與 MutualRank 的排序結(jié)果比較相似,而且這兩種方法的排序結(jié)果與 LCS、LCS/Recs 的排序結(jié)果相比,,相似度都比較低。圖 3-2 不同排序方法之間相關(guān)系數(shù)可視化:(a)Spearman 秩相關(guān)系數(shù),(b)Kendall 秩相關(guān)系數(shù)(三)ROC 曲線分析為了進(jìn)一步評(píng)估 MLMRJR 方法,基于上述的兩種基準(zhǔn),使用 ROC 曲線來對(duì)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(zhǔn)不同排序方法的 ROC 曲線

ROC曲線,ROC曲線,期刊,敏感度


實(shí)際相關(guān)的期刊中被正確排序的期刊的個(gè)數(shù)與所有實(shí)際相關(guān)的期刊的總數(shù)的比值。表 3-3 與表 3-4 分別列出了基于兩種基準(zhǔn)計(jì)算得到的與 ROC 曲線性能相關(guān)的指標(biāo)的值。指標(biāo)包括曲線下面積(Area Under Curve,簡(jiǎn)稱 AUC),特異度(Specificity)與敏感度(Sensitivity)。根據(jù) Fawcett(2006),AUC 的值可以被用來表示一個(gè)分類器的好壞,特異度的值等于(1-FPR),敏感度的值等于 TPR。
【學(xué)位授予單位】:浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:D63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2610329

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