發(fā)布時間：2020-04-01 10:24

【摘要】：近年來,一些學(xué)者開始應(yīng)用文獻計量學(xué)相關(guān)方法對電子政務(wù)的相關(guān)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(wù)領(lǐng)域的研究方向進行系統(tǒng)性歸納,能夠基于大量的科研成果從多個角度對電子政務(wù)領(lǐng)域的研究主題進行總結(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、期刊、學(xué)者、研究機構(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。在運用文獻計量學(xué)方法分析電子政務(wù)領(lǐng)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(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。針對上述問題,本文基于現(xiàn)有的文獻計量學(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,以及如何計算文獻之間的相似度并通過聚類算法對電子政務(wù)領(lǐng)域內(nèi)的文獻進行聚類分析得出該領(lǐng)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(yīng)用于電子政務(wù)領(lǐng)域。本文首先應(yīng)用PageRank算法中同時考慮引用的數(shù)量與質(zhì)量思想計算同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中文獻、作者與期刊的權(quán)威值,然后應(yīng)用HITS算法的相互加強思想于文獻、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,考慮了文獻引用網(wǎng)絡(luò)中的時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)點之間的共同鏈接關(guān)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(wǎng)絡(luò)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(chǔ)上,將兩種相似度進行線性結(jié)合得到文獻之間的混合相似度,并作為文獻之間的鏈接權(quán)重;再應(yīng)用Louvain聚類算法進行文獻聚類分析,并根據(jù)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(wù)領(lǐng)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(wù)領(lǐng)域相關(guān)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(jù)此驗證本文所提出方法的有效性,然后對電子政務(wù)領(lǐng)域的期刊排序結(jié)果與研究主題進行了詳細分析。根據(jù)本文提出的期刊排序模型,實驗結(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,實驗結(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�；�于本文所提出的方法,計算得到的電子政務(wù)領(lǐng)域期刊排序結(jié)果與研究主題分析結(jié)果能夠為電子政務(wù)領(lǐng)域的學(xué)者、研究機構(gòu)等提供重要的學(xué)術(shù)參考,有助于國內(nèi)電子政務(wù)領(lǐng)域研究學(xué)者進一步審視當前國際電子政務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢,有利于進一步推動電子政務(wù)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究,從而為電子政務(wù)領(lǐng)域的實踐活動提供理論借鑒。
【圖文】：

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。基于不同方法之間的 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(guān)的期刊中被正確排序的期刊的個數(shù)與所有實際相關(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計算得到的與 ROC 曲線性能相關(guān)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(jù) 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(xué)位授予單位】：浙江財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：D63

【參考文獻】

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本文編號：2610329