Модель сети соавторства научного журнала

Модель сети соавторства научного журнала

Автор: Бредихин С.В., Щербакова Н.Г.

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Прикладные информационные технологии

Статья в выпуске: 3 (60), 2023 года.

Бесплатный доступ

Традиционный подход к изучению сети научного соавторства основан на бинарных отношениях, возникающих между авторами, создавшими по крайней мере одну совместную публикацию. В работе представлена модель сети соавторства, учитывающая групповые отношения, возникающие между соавторами. Сеть моделируется с помощью гиперграфа, вершины которого соответствуют авторам, а ребра - публикациям. Представлен метод построения гиперграфа сети соавторства, основанный на данных, извлеченных из архива журнала. Измерены параметры гиперграфа и выявлены его топологические свойства. Данная работа продолжает изучение и апробацию методов анализа сетей соавторства (см. [1]).

Еще

Комплексная сеть, гиперграф, соавторство, архив научных статей, библиометрия

Короткий адрес: https://sciup.org/143181006

IDR: 143181006   |   DOI: 10.24412/2073-0667-2023-3-5-18

Список литературы Модель сети соавторства научного журнала

  • БРЕДИХИН С. В., ЛЯПУНОВ В. М., ЩЕРБАКОВА Н. Г. Гиперсеть научного соавторства. Анализ данных БД Repec // Пробл. информ. 2022. К2 4. С. 70-83. DOI: 10.24412/2073-0667-2022¬4-70-83.
  • NEWMAN М. Е. J. Networks: An introduction. Oxford Univ. Press, 2010. ISBN: 9780199206650.
  • ESTRADA Е. The structure of complex network: Theory and applications. Oxford Univ. Press, 2011. ISBN: 9780199591756.
  • LATORA V., NICOSIA V., Russo G. Complex networks: Principles, methods and applications. Cambridge Univ. Press, 2017. ISBN: 9781316216002.
  • NEWMAN, M. E. J. Scientific collaboration networks. I. Network construction and fundamental results // Phys. Rev. 2001. E 64, 016131. DOI: 10.1103/PhysRevE.64.016131.
  • NEWMAN, M. E. J. Scientific collaboration networks. II. Shortest paths, weighted networks, and centrality // Phys. Rev. 2001. E 64, 016132. DOI: 10.1103/PhysRevE.64.016132.
  • BARABASI A. L., JEONG H., NEDA Z., RAVASZ E., SCHUBERT A., VICSEK T. Evolution of the social network of scientific collaborations // Physica A. 2002. V. 311. P. 590-614. DOI: 10.1016/S0378- 4371(02)00736-7.
  • UDDIN S., HOSSAIN L., ABBASI A., RASMUSSEN K. Trend and efficiency analysis of coauthorship network // Scientometrics. 2012. V. 90, No 2. P. 687-699. DOI: 10.1007/sl 1192-011-0511-x.
  • SAVIC M., IVANOVIC NT, RADOVANOVIC NT, OGNJANOVIC Z., PEJOVIC A. Exploratory analysis of communities in co-authorship networks: A case study // Intern. Conf, on ICT Innovations. Springer, 2019. P. 55-64. ISBN 978-3-319-91194-6.
  • Сно H., YU Y. Link prediction for interdisciplinary collaboration via co-authorship network // Soc. Network Analysis and Mining. 2018. 8, 25. DOI: 10.1007/sl3278-018-0501-6.
  • CHUAN P.M., SON L.H., ALI M. ET AL. Link prediction in co-authorship networks based on hybrid content similarity metric // Appl. Intell. 2018. V. 48. P. 2470-2486. DOI: 10.1007/sl0489-017- 1086-x.
  • YOSHIKANE F., NOZAWA T., TSUJI K. Comparative analysis of co-authorship networks considering authors’ roles in collaboration: Differences between the theoretical and application areas// Scientometrics. 2006. V. 68, iss. 3. P. 643-655. DOI: 10.1007/slll92-006-0113-l.
  • ЩЕРБАКОВА H. Г. Моделирование групповых взаимодействий комплексных систем. Обзор // Пробл. информ. 2022. № 3. С. 24-45. DOL 10.24412/2073-0667-2022-3-24-45.
  • WILSON Т. Р. Relational networks: An extension of sociometric concepts // Soc. Networks. 1982. V. 4, iss. 2. P. 105-116. DOL 10.1016/0378-8733(82)90028-4.
  • BORGATTI S. P., EVERETT M. G. Network analysis of 2-mode data // Soc. networks. 1997. V. 19. P. 243-269. DOI: 10.1016/S0378-8733(96)00301-2.
  • FAUST K. Centrality in affiliation networks // Soc. Networks. 1997. V. 19. P. 157-191. DOI: 10.1016/80378-8733(96)00300-0.
  • WASSERMAN S., FAUST K. Social network analysis. Cambridge Univ. Press, 1984. ISBN 9780511815478.
  • BENKO G., FLAMM C., STADLER P. F. Generic properties of chemical networks: Artificial chemistry based on graph rewriting//Leet. Notes Comput. Sci. 2003. V. 2801, 10. DOL 10.1007/978- 3-540-39432-7_2.
  • BANERJEE S., JENAMANI NL, PRATHAR D. K. Properties of a projected network of a bipartite network // arXiv:1707.00912vl. DOL 10.48550/arXiv.l707.00912.
  • BERGE C. Graphs and hypergraphs. Amsterdam: North-Holland, 1976. ISBN 10.0444103996.
  • SEIDMAN S. Structures induced by collections of subsets: A hypergraph approach // Math. Soc. Sci. 1981. V. 1, iss. 4. P. 381-396. DOI: 10.1016/0165-4896(81)90016-0.
  • ESTRADA E., RODRIGUEZ-VELAZQUEZ J. A. Complex networks as hypergraphs // arXiv: physics/0505137, 2005. DOI: 10.1016/j.physa.2005.12.002.
  • HAN Y., ZHOU B., PEI J., JIA Y. Understanding importance of collaborations in coauthorship networks: A supportiveness analysis approach // Proc. 2009 SIAM Internal. Conf, on Data Mining. 2009. P. 1112-1123. DOI: 10.1137/1.9781611972795.95.
  • LUNG R. L, GASCO N., SUCIU M. A. A hypergraph model for representing scientific output // Scientometrics. 2018. V. 117. P. 1361-1379. DOL 10.1007/sl 1192-018-2908-2. 
  • ATKIN R. Н. From cohomology in physics to q-connectivity in social science // Intern. J. Man-Machine Studies. 1972. V. 4, iss. 2. P. 139-167. DOI: 10.1016/S0020-7373(72)80029-4.
  • ATKIN R. H. An algebra for patterns on a complex, I // Intern. J. Man-Machine Studies. 1974. V. 6, iss. 3. P. 285-307. DOI: 10.1016/S0020-7373(74)80024-6.
  • ATKIN R. H. An algebra for patterns on a complex, II // Intern. J. Man-Machine Stud. 1976. V. 8, iss. 5. P. 483-498. DOI: 10.1016/80020-7373(76)80015-6.
  • PATANIA A., PETRI G., VACCARINO F. The shape of collaborations // EPJ Data Science. 2017. V. 6, 18. DOI 10.1140/epjds/sl3688-017-0114-8.
  • ZHOU D., ORSHANSKIY S. A., ZHA H., GILES C. L. Co-ranking authors and documents in a heterogeneous network // 7th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2007), Omaha (USA), 2007. P. 739-744. DOI: 10.1109/ICDM.2007.57.
  • VOLOSHIN V. I. Introduction to graph and hypergraph theory. NY: Nova Science Publ., 2009. ISBN: 978-1-60692372-6.
  • BRETTO A. Hypergraph theory. Springer, 2013. ISBN 978-3-319-00079-4.
  • КОРМЕН T., ЛЕЙЗЕРСОН Ч., РИВЕСТ T. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО. 2002. ISBN: 978-5-907114-11-1
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©