DBLP实验数据集处理

DBLP是一个专注于计算机领域的文献数据库,提供XML格式的数据,常用于学术研究,如社区发现、作者分析等。本文介绍了如何解析XML数据并将其存储到MySQL数据库,包括数据表结构、解析代码及后续处理步骤。

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DBLP介绍

DBLP是计算机领域的英文文献数据库,收录了国际期刊和会议等公开发表的论文。DBLP没有提供对中文文献的收录和检索功能,国内类似的权威期刊及重要会议论文集成检索系统有C-DBLP。DBLP是德国特里尔大学的Michael Ley负责开发和维护。它提供计算机领域科学文献的搜索服务,但只储存这些文献的相关元数据,如标题,作者,发表日期等,并使用XML存储元数据。

DBLP数据广泛用于学术研究,如作者主题分析、社区发现、关系推荐、链接预测、作者影响力分析、学术热点研究等。在学术界声誉很高,很多论文及实验都是基于DBLP的。而且更新也很快,每个月初更新一次XML文件,截止至2016.04.12,共收录了330万+的论文、170万+的学者。

XML数据格式

<inproceedings mdate="2012-09-18" key="persons/Codd74">
    <author>E. F. Codd</author>
    <title>Seven Steps to Rendezvous with the Casual User.</title>
    <year>1974</year>
    <booktitle>IFIP Working Conference Data Base Management</booktitle>
    <url>db/conf/ds/dbm74.html#Codd74</url>
    <note>IBM Research Report RJ 1333, San Jose, California</note>
</inproceedings>
<article mdate="2002-01-03" key="persons/Codd69">
    <author>E. F. Codd</author>
    <title>Derivability, Redundancy and Consistency of Relations Stored in Large Data Banks.</title>
    <journal>IBM Research Report, San Jose, California</journal>
    <year>1969</year>
    <ee>db/labs/ibm/RJ599.html</ee>
</article>

XML的头文件编码方式是 ISO-8859-1 (“Latin-1”) ,但是文件中的内容的都是ASCII字符,其中拉丁字符被转换成对应的实体,如é表示为& eacute; 。包含类型:article、inproceedings、proceedings、book、incollection、phdthesis、mastersthesis、www。
XML具体介绍可参考【官文的PDF】【DBLP XML数据下载地址
本文介绍将XML解析出来,然后保存到mysql数据库。

mysql存储数据的表结构:

### 处理DBLP数据集中27个时间步长的方法 对于DBLP数据集中的27个时间步长的数据处理,通常涉及到动态图分析和时序建模。基于已有研究,在处理此类带有时间属性的数据时,需考虑随时间演变的关系结构及其对最终任务的影响。 #### 动态图构建 针对包含27个时间步长的DBLP数据集,首先应建立一个能够反映各时间段内学术合作模式变化的动态图模型。这意呸着要捕捉随着时间推移作者之间合作关系的变化情况。通过这种方式,不仅可以观察到个体间联系强度的发展趋势,还能识别出新兴的合作关系或逐渐消失的老化连接[^1]。 #### 时间序列特征提取 考虑到每个时间点都可能蕴含不同的信息价值,采用适当的时间序列分析技术来挖掘这些潜在规律至关重要。例如,可以通过计算相邻时段间的差异度量(如新增边数、删除边数)、累积统计指标(累计论文发表数量)等方式增强节点表示的学习能力;亦或是利用循环神经网络(RNN)家族成员LSTM/GRU等先进工具自动抽取复杂依赖关系并预测未来状态发展[^2]。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split def preprocess_time_series_data(data, time_steps=27): X = [] y = [] for i in range(len(data)-time_steps-1): X.append(data[i:(i+time_steps)]) y.append(data[i + time_steps]) return np.array(X), np.array(y) X, y = preprocess_time_series_data(dbpl_dataset) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` #### 实验设置 为了评估所提出的方案效果,在实验设计阶段应当遵循严格的对照原则: - **划分训练集与测试集**:鉴于目标在于探索长时间跨度内的演化特性,建议按照一定比例分配不同年份的数据作为训练样本与独立验证集合。 - **评价标准选取**:除了常规使用的准确率之外,还应该引入其他衡量维度比如召回率(recall),F1-score等综合考量模型表现优劣程度。特别是对于不平衡类别分布场景下的性能评测尤为重要。
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