随机块模型揭示科学期刊引文模式的图谱及其时间演化
物理与社会
2017-05-02 v1 数字图书馆
社会与信息网络
数据分析、统计与概率
摘要
在本研究中，我们利用随机块模型（SBMs）描绘了科学期刊引文网络的大规模结构并追踪了其随时间演化。SBM拟合程序是基于原理的方法，可用于发现期刊按具有相似引文流入和流出模式的块进行的层次化分组。这些方法直接作用于引文网络，无需基于节点相似性构建辅助网络。我们将SBM拟合到从约6.3亿条引文数据集构建的期刊网络上，发现了多种不同类型的块，如簇、桥、源和汇。此外，我们使用SBM近期的一种推广来确定人工策划的期刊科学子领域分类与期刊网络的块结构的相关程度，以及这种关系如何随时间变化。SBM方法试图找到一个块网络，作为期刊网络的最佳高层表示，我们阐释了这些块网络（在不同分辨率下）如何用作科学图谱。
引用
@article{arxiv.1705.00018,
title = {Stochastic Block Model Reveals the Map of Citation Patterns and Their Evolution in Time},
author = {Darko Hric and Kimmo Kaski and Mikko Kivelä},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.00018},
year = {2017}
}
备注
38 pages, 11 figures