基于Prefuse和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法的信息檢索學(xué)科合作網(wǎng)絡(luò)研究

唐蓓　夏秋菊

摘 要：通過構(gòu)建基于Prefuse的知識(shí)圖譜系統(tǒng)框架，在此框架基礎(chǔ)上采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建信息檢索學(xué)科合作網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜并進(jìn)行了分析。發(fā)現(xiàn)信息檢索研究人員在高產(chǎn)、高被引和高合作群體中不存在很強(qiáng)的一致性。合著網(wǎng)絡(luò)中形成以Zhang， L、Sprink， A和Schacter， DL為中心的最大規(guī)模科研群體，以Tulving， E和Cabeza， R為代表的凝聚力最強(qiáng)的合作群體。

關(guān)鍵詞：Prefuse 社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 知識(shí)圖譜 信息檢索 合作網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)： G254.9文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1003-6938（2012）05-0079-06

近年來，隨著多種知識(shí)圖譜分析工具的出現(xiàn)，一些研究者利用知識(shí)圖譜軟件（主要是CiteSpaceⅡ）對(duì)信息檢索學(xué)科進(jìn)行了分析，如Rorissa A和Yuan X（2011）在2000～2009年數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上用CiteSpaceⅡ?qū)π畔z索學(xué)科進(jìn)行知識(shí)圖譜構(gòu)建和學(xué)科分析[1]；國內(nèi)同樣有學(xué)者利用該軟件對(duì)信息檢索的子領(lǐng)域進(jìn)行分析，但這些研究存在數(shù)據(jù)源時(shí)間跨度短、在一定程度上依賴于知識(shí)圖譜軟件的功能，而且未對(duì)信息檢索學(xué)科合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析研究。通過上述考慮，本文嘗試一種新的知識(shí)圖譜框架，基于該框架通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建信息檢索合作網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行解讀，以便為國內(nèi)外從事信息檢索研究的有關(guān)學(xué)者提供參考借鑒。

1 基于Prefuse的知識(shí)圖譜系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2005年，Heer J、Card SK、Landay JA三人共同撰文提出了Prefuse的信息可視化框架[2]。Prefuse為數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化以及用戶交互提供了豐富的軟件庫，可以支持表格、圖和樹顯示，還具有支持動(dòng)態(tài)顯示、動(dòng)態(tài)查詢等功能。Prefuse基于傳統(tǒng)的MVC架構(gòu)進(jìn)行開發(fā)，其可視化時(shí)需要經(jīng)過如下處理過程[3]：

（1）抽象數(shù)據(jù)（Abstract Data）。Prefuse對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的首要步驟是獲取數(shù)據(jù)，并為數(shù)據(jù)提供了指定的接口和程序，可以顯示表、圖和多種樹形結(jié)構(gòu)。本文主要使用XML格式的數(shù)據(jù)，通過把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成XML格式，如DOITrees、GraphML、TreeML格式，完成抽象數(shù)據(jù)的處理過程。

（2）數(shù)據(jù)過濾（Filtering）。主要是將抽象數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、轉(zhuǎn)化，使其適用于顯示。首先選取要進(jìn)行可視化的一系列元素，如一個(gè)圖形或顯示在散點(diǎn)圖上的重點(diǎn)區(qū)域。然后形成一些可視化的屬性（稱為VisualItems），如源數(shù)據(jù)中顯示的文字、數(shù)字，顯示時(shí)的坐標(biāo)點(diǎn)、顏色、大小等等。然后通過Action提供為上層組件。

（3）數(shù)據(jù)渲染（Rendering）。即圖形繪制的過程，可視化元素（VisualItems）通過渲染器（Renderers）繪制到屏幕上，其中用到上面形成的組件如顏色、位置、大小等等。Prefuse實(shí)現(xiàn)了一些基本渲染器，通過渲染器工廠RenderFactory進(jìn)行管理。

（4）交互顯示（Interactive Display）。功能由Display組件完成，用于顯示ItemRegistry中注冊(cè)的組件?？梢暬换スδ芡ㄟ^ControlListener接口實(shí)現(xiàn)，主要是提供對(duì)鼠標(biāo)、鍵盤的監(jiān)聽功能。

本文通過對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、數(shù)據(jù)抽取、矩陣形成，進(jìn)行聚類或社會(huì)網(wǎng)絡(luò)以后，把生成結(jié)果轉(zhuǎn)化成Prefuse可支持的TreeML、GraphML格式，借助Prefuse可視化框架，完成聚類顯示、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)顯示的功能。

2 信息檢索學(xué)科分析的知識(shí)圖譜構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)源獲取

本研究數(shù)據(jù)來源于Web of Science的SCI-EXPANDED、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH數(shù)據(jù)庫，用“Information Retriev*”作主題檢索，檢索時(shí)間選擇20世紀(jì)50年代至今（截止至2011年11月25日），詞形還原打開，得到的檢索結(jié)果共計(jì)46561條記錄。以此作為構(gòu)建信息檢索學(xué)科知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)集，以下簡稱為“數(shù)據(jù)集”。

2.2 數(shù)據(jù)處理

（1）提取作者數(shù)據(jù)。在原數(shù)據(jù)庫中，通過數(shù)據(jù)表paper的“authors”字段，可以獲得每篇文獻(xiàn)的作者數(shù)據(jù)，在作者字段中，為方便去重和區(qū)別不同作者，每個(gè)作者姓名以數(shù)據(jù)集中提供的全名進(jìn)行表示，當(dāng)文獻(xiàn)是合作文獻(xiàn)時(shí)，作者之間以分號(hào)進(jìn)行分隔。選擇paper的“authors”字段的所有數(shù)據(jù)，通過編程對(duì)獲取的每個(gè)作者條目進(jìn)行切分，從而得到所有作者數(shù)據(jù)。

（2）構(gòu)建合作者對(duì)應(yīng)關(guān)系。建立表author_author，其中包括兩個(gè)字段“firstauthor”和“secondauthor”。通過處理，共得到548，182條作者與作者對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。在構(gòu)建“作者——作者”對(duì)應(yīng)表時(shí)，第一作者與第二作者及其他作者不分權(quán)重，即所有作者的重要程度相同。構(gòu)建作者與作者對(duì)應(yīng)關(guān)系表時(shí)，通過對(duì)步驟一獲得的每一條合作者數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷，得到作者與作者對(duì)應(yīng)關(guān)系。

（3）生成合作者數(shù)據(jù)。對(duì)表author_author中的數(shù)據(jù)，根據(jù)“firstauthor”字段進(jìn)行分組合并，對(duì)“secondauthor”進(jìn)行合并，合并過程中剔除重復(fù)元素，“secondauthor”對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)以分號(hào)進(jìn)行連接，同時(shí)統(tǒng)計(jì)出每個(gè)作者的合作次數(shù)，然后將合作者數(shù)據(jù)插入表coauthor中。

處理完成后，共得到96，778個(gè)作者的合作者信息，其中與其他作者合作頻次最高的為Bryant， Stephen H.，合作頻次為245。與其他作者合作頻次達(dá)到200次以上的作者共22人（見表1）。

2.3 合作者網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

由于本文的研究重點(diǎn)是確定合作者中的團(tuán)體和其研究內(nèi)容，所以文中采用無向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建過程如下：

（1）定義社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。合作者網(wǎng)絡(luò)的定義包括節(jié)點(diǎn)、邊和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)部分。節(jié)點(diǎn)包括aid和aname兩個(gè)字段，為網(wǎng)絡(luò)中最基本的構(gòu)成元素，由類Node表示；邊由節(jié)點(diǎn)和與該節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)度為1的節(jié)點(diǎn)的集合構(gòu)成，其中與該節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)數(shù)即為該節(jié)點(diǎn)的度，由類Edges表示；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點(diǎn)的集合和邊的集合兩部分構(gòu)成，其中社會(huì)網(wǎng)絡(luò)還可以獲取子網(wǎng)絡(luò)，由類SocialNetwork表示（見圖1）。

[圖1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)UML圖]

（2）構(gòu)建合作者網(wǎng)絡(luò)。合作者網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的合作者表coauthor和作者文獻(xiàn)產(chǎn)量表author_paper進(jìn)行構(gòu)建，合作者網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)基于合作者的合作頻次和每一位作者的文獻(xiàn)產(chǎn)量進(jìn)行選擇，然后根據(jù)其合作情況提取邊信息。在coauthor表格中有96，778條合作者信息，表author_paper中存儲(chǔ)有數(shù)據(jù)集中所有作者的文獻(xiàn)產(chǎn)量信息，共100，985條。

由于本文的研究目的是提取代表性的合作者社團(tuán)及其研究方向，所以在合作者數(shù)據(jù)中作者提取了合作頻次超過53的前300條合作數(shù)據(jù)；另一方面，為了減少網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度高從而導(dǎo)致信息表征的不足的影響，僅提取文獻(xiàn)產(chǎn)量在10以上的作者，共407位高產(chǎn)作者。

以上步驟具體由類SocialNetworking完成（UML結(jié)構(gòu)見圖2）。通過合作者網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，共得到142個(gè)節(jié)點(diǎn)和71條邊。

（3）獲取合作者群體。在得到的合作者網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)代表一個(gè)合作群體，通過獲取子網(wǎng)絡(luò)，可以得到合作者網(wǎng)絡(luò)中最大合作群體以及其他合作群體。通過對(duì)各群體中的節(jié)點(diǎn)數(shù)、各節(jié)點(diǎn)的度、以及作者、作者發(fā)表的文獻(xiàn)特征進(jìn)行提取，可以獲得各個(gè)合作群體的研究重點(diǎn)、研究特征等特性。

[圖2 類SocialNetworking的UML圖]

本文對(duì)合作群體的獲取，通過社團(tuán)結(jié)構(gòu)搜索算法進(jìn)行，算法具體在SocialNetworking類的getSubNetWorkNodes方法完成，經(jīng)過對(duì)合作者網(wǎng)絡(luò)的合作群體進(jìn)行搜索，共得到21個(gè)合作群體，節(jié)點(diǎn)數(shù)最多的合作群體包括45個(gè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)數(shù)為22的群體有1個(gè)，節(jié)點(diǎn)數(shù)為11的群體有2個(gè)，節(jié)點(diǎn)數(shù)為5的群體有2個(gè)（見表2）。

[子網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)＼&45＼&22＼&11＼&5＼&4＼&3＼&2＼&＼&子網(wǎng)數(shù)＼&1＼&1＼&2＼&2＼&2＼&9＼&4＼&共計(jì)21個(gè)＼&][表2 合作群體數(shù)及相應(yīng)節(jié)點(diǎn)數(shù)]

2.4 知識(shí)圖譜生成

對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的可視化基于GraphML文件和Prefuse可視化框架進(jìn)行。首先需要把上一步生成的合作者網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為進(jìn)行可視化的GraphML文件，然后通過Prefuse框架提供的可視化接口，對(duì)GraphML進(jìn)行讀取、渲染以及最后的展示。詳細(xì)流程為：

（1）生成可視化表征文件。采用GraphML進(jìn)行圖形描述。GraphML格式最初由GML轉(zhuǎn)化而來，符合XML語言規(guī)范。通過編程將得到的合作者網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化為GraphML格式的文檔（結(jié)構(gòu)見圖3）。

（2）知識(shí)圖譜顯示。生成代表類別的GraphML文件以后，就可以通過Prefuse所提供的可視化組件進(jìn)行圖譜顯示了，完成信息檢索合作者網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜繪制。

從整個(gè)合作者網(wǎng)絡(luò)圖（見圖4）可以看出整個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖可以分為不同的子圖，對(duì)其中各個(gè)子圖的節(jié)點(diǎn)分布并不均衡，最大的子圖有45個(gè)節(jié)點(diǎn)（見圖5），位于圖中央，依次是有22個(gè)節(jié)點(diǎn)的子圖（見圖6），最小的子圖僅僅2個(gè)節(jié)點(diǎn)，位于整個(gè)圖的邊緣。

3 信息檢索合作網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜的解讀

3.1 整體合作網(wǎng)絡(luò)特性分析

其中，fj表示合著者人數(shù)為j的論文數(shù)；N表示論文總數(shù)，k表示合著者人數(shù)的最大值。

經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，在得到的46，561條數(shù)據(jù)中合著文獻(xiàn)數(shù)達(dá)到38，506條，占文獻(xiàn)總數(shù)的82.70%，所以合著率為82.70%。其中合著人數(shù)最多的文獻(xiàn)有54個(gè)作者，合作者人數(shù)分別為2人、3人和4人的文獻(xiàn)數(shù)及所占合著文獻(xiàn)比例如表3所示，這三種情況共占合著文獻(xiàn)的79.13%。通過計(jì)算得到其合作指數(shù)CI為2.99，說明篇均作者2.99人。

[圖4 整個(gè)合作者網(wǎng)絡(luò)圖（縮小顯示）]

[圖6 節(jié)點(diǎn)數(shù)為22的合作者群體][2人合著＼&所占比例＼&3人合著＼&所占比例＼&4人合著＼&所占比例＼&12，592篇＼&32.70%＼&10，998篇＼&28.56%＼&6，878篇＼&17.86%＼&][表3 合著文獻(xiàn)數(shù)及所占合著文獻(xiàn)比例]

3.2 最大子網(wǎng)絡(luò)分析

針對(duì)合著網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)最多的兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行具體分析，包括節(jié)點(diǎn)的度分析和子網(wǎng)絡(luò)中的合著子群分析。

通過編程統(tǒng)計(jì)，得到兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度，表4顯示了節(jié)點(diǎn)數(shù)為45和22的子網(wǎng)絡(luò)中度數(shù)較高的前10為作者。

圖7中以徑向圖形式顯示了節(jié)點(diǎn)數(shù)為45和22的合著網(wǎng)絡(luò)子圖，結(jié)合表4，可以從圖中直觀的看到以Zhang， L、Sprink， A和Schacter， DL為中心，組成了網(wǎng)絡(luò)中規(guī)模較大的科研群體。節(jié)點(diǎn)數(shù)為22的子圖中形成了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)最多、邊最為密集的凝聚子群，在這個(gè)凝聚子群中，節(jié)點(diǎn)度數(shù)最少的是Kohler， S和Markowitsch， HJ，度值為3，Tulving， E和Cabeza， R節(jié)點(diǎn)度值最大為9，共有10個(gè)節(jié)點(diǎn)，平均節(jié)點(diǎn)數(shù)為6.2，該凝聚子群是信息檢索領(lǐng)域凝聚力最強(qiáng)的合作群體，是信息檢索研究的重要科研群體。

[節(jié)點(diǎn)數(shù)為45的子網(wǎng)絡(luò)＼&節(jié)點(diǎn)數(shù)為22的子網(wǎng)絡(luò)＼&節(jié)點(diǎn)姓名＼&節(jié)點(diǎn)度＼&節(jié)點(diǎn)姓名＼&節(jié)點(diǎn)度＼&Zhang， L＼&8＼&Cabeza， R＼&9＼&Spink， A＼&8＼&Tulving， E＼&9＼&Zhang， Y＼&6＼&Houle， S＼&9＼&Huang， HL＼&6＼&McIntosh， AR＼&8＼&Li， J＼&5＼&Schacter， DL＼&7＼&Ma， WY＼&5＼&Craik， FIM＼&6＼&Zhang， J＼&4＼&MOSCOVITCH， M＼&5＼&Liu， Y＼&4＼&Nyberg， L＼&5＼&Chen， J＼&4＼&Nilsson， LG＼&5＼&Zhang， HJ＼&3＼&Rugg， MD＼&4＼&][表4 節(jié)點(diǎn)數(shù)為45和22的子網(wǎng)絡(luò)

中度數(shù)較高的前10為作者]

3.3 合作網(wǎng)絡(luò)研究者分析

評(píng)價(jià)科學(xué)家在網(wǎng)絡(luò)中的地位及其影響力通常有：發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)、文獻(xiàn)被引次數(shù)、度值、中間中介數(shù)等指標(biāo)。本文選用發(fā)表論文數(shù)、作者被引次數(shù)和節(jié)點(diǎn)度值三個(gè)指標(biāo)。 表5顯示了發(fā)表論文數(shù)、作者被引次數(shù)和作者節(jié)點(diǎn)度值較高的研究人員，通過表格可以看出，Sprink A發(fā)表論文數(shù)和網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)度值都位于前列，Tulving E的作者被引次數(shù)和節(jié)點(diǎn)度位于前列，其他的28位研究人員并不存在同時(shí)在高產(chǎn)、高被引和高合作群體同時(shí)出現(xiàn)的情況，所以通過表格可以反映出信息檢索研究人員在高產(chǎn)、高被引和高合作群體中不存在很強(qiáng)的一致性。

[作者＼&產(chǎn)出＼&作者＼&被引次數(shù)＼&作者＼&節(jié)點(diǎn)度數(shù)＼&Chen， HC＼&60＼&Salton G＼&4145＼&Cabeza， R＼&9＼&Spink， A＼&54＼&Tulving E＼&1494＼&Tulving， E＼&9＼&Zhang， J＼&42＼&Baezayates R＼&1084＼&Houle， S＼&9＼&Crestani， F＼&39＼&Belkin NJ＼&1054＼&Zhang， L＼&8＼&Schacter， DL＼&38＼&Vanrijsbergen CJ＼&965＼&Spink， A＼&8＼&Del Bimbo， A＼&36＼&Deerwester S＼&767＼&McIntosh， AR＼&8＼&Jarvelin， K＼&35＼&Robertson SE＼&717＼&Schacter， DL＼&7＼&Snasel， Vaclav＼&35＼&Squire LR＼&633＼&Zhang， Y＼&6＼&Zhang， HJ＼&33＼&Porter MF＼&569＼&Huang， HL＼&6＼&Rugg， MD＼&32＼&Anderson JR＼&558＼&Craik， FIM＼&6＼&][表5 發(fā)表論文數(shù)、作者被引次數(shù)和節(jié)點(diǎn)度值統(tǒng)計(jì)表]

4 結(jié)語

本文主要對(duì)信息檢索領(lǐng)域的合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行知識(shí)圖譜構(gòu)建和解析。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理提取構(gòu)建合作者網(wǎng)絡(luò)的合著數(shù)據(jù)，然后通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建合作網(wǎng)絡(luò)，再通過編程將網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為GraphML格式的文件，提供給Prefuse可視化接口進(jìn)行知識(shí)圖譜顯示，完成合作網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜構(gòu)建。在此過程中自行實(shí)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法，實(shí)現(xiàn)合作者網(wǎng)絡(luò)的提取。借助構(gòu)建知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，對(duì)信息檢索的合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，分析了合作網(wǎng)絡(luò)的整體特性、最大的兩個(gè)合作者網(wǎng)絡(luò)、凝聚性最強(qiáng)的合作網(wǎng)絡(luò)，然后對(duì)信息檢索的合作網(wǎng)絡(luò)研究者與高產(chǎn)作者和高被引作者進(jìn)行了綜合分析。

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作者簡介：唐蓓（1979-），女，碩士，上海工程技術(shù)大學(xué)圖書館館員，研究方向：信息可視化；夏秋菊（1985-），女，碩士，上海工程技術(shù)大學(xué)圖書館助理館員，研究方向：知識(shí)管理。