【科学文献计量】科学文献知识网络分析基础

本文介绍了科学文献知识网络分析的基础,包括个体网络和整体网络的划分,以及社会网络分析的两大要素——节点和关系。重点讲解了如何使用networkx进行知识网络图的构成,如简单和完整网络图的绘制,并探讨了网络图中的术语,如度中心性、子群、孤立点等。同时,提供了获取网络图基础信息和节点中心度统计的方法。

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1 知识网络分析基础

从分析的角度来看,社会网络通常分为两大类:个体网络(也称自我中心网络ego-centric network)与整体网络(也称社会中心网络socio-centric network)。科学文献知识网络分析也可按照此标准进行个人网络和整体网络的划分。整体网络中不存在以某一成员为核心的结构,而是侧重于一个群体或者组织的关联,比如某研究领域内的知识网络,见左下图。而个体网络是指网络中只有一个核心行动者,其余行动者都与此相关联,比如某位高产作者的知识网络,见右下图。

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社会网络分析主要有两大要素:(1)行动者,其在网络中的位置被称作为结点或者节点(node);(2)关系&#x

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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