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简介
王星编著的《人文社会科学文献网络知识模型与 应用》重点关注用于发现有价值的跨界知识的数据、 模型、估计和评价等统计学习方法及其应用。全书由 7章构成，第1章是导论，第2章是跨界知识模型的基 本概念，第3～5章是基础计算模型，第6章和第7章是 跨界知识模型的应用。 本书可作为档案管理、图书馆学、情报学、统计 学、复杂系统、数据挖掘等专业高年级本科生及研究 生研讨课的讨论参考书，也可作为科研管理、高等教 育研究的方法参考书。
目录
第1章 导论1.1 知识模型理论的演进1.2 人文社会科学评价理论回顾1.3 国内人文社会科学研究成果评价的主要观点参考文献第2章 跨界知识模型和估计过程2.1 跨学科研究进展2.2 跨界知识模型的含义2.3 人文社会科学跨界知识模型的估计过程2.4 跨界知识模型的框架和数据参考文献第3章 社会网络分析3.1 社会网络的概念与发展3.2 社会网络的基本特征3.3 网络抽样3.4 社群挖掘算法3.5 社群网络模型的评价参考文献第4章 重叠社群提取算法4.1 重叠社群概述4.2 无背景信息社群提取算法4.3 带背景信息社群挖掘算法4.4 带背景信息的重叠社群提取OCE算法4.5 OCE算法的性质4.6 几种社群挖掘算法的比较参考文献第5章 自然语言模型5.1 向量空间模型概述5.2 统计语言模型5.3 LDA模型5.4 LDA模型在语言腐败识别中的应用5.5 基于网络调整的主题模型（Net-PLSA）5.6 中文分词方法和分词工具参考文献第6章 学术热点发现的理论与实践6.1 学术热点概念的变迁6.2 基于学者选读文献的学术热点定义和数据基础6.3 随机区块模型和计算6.4 实证研究6.5 本章小结参考文献第7章 人文社会科学学术跨界影响力模型7.1 文献的跨界影响关系估计数据7.2 无重叠社群的实证研究7.3 重叠社群的跨机构合作主题模型研究7.4 总结与未来研究展望参考文献索引后记
人文社会科学文献网络知识模型与应用
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