科研主題演化中三種典型社區(qū)發(fā)現算法對比研究
——以植物甾醇信號為例①

薛 陜 董 誠 韓紅旗 張均勝 高 雄 王 力

(中國科學技術信息研究所 北京100038)

0 引言

科研主題演化是衡量科研主題隨時間推移表現出的動態(tài)性、發(fā)展性和差異性的研究。科研主題演化一般包含兩方面含義:其一是科研主題內容隨著時間推移而發(fā)生變化,其二是不同科研主題之間復雜的承繼關系。其中,主題識別是演化分析的基礎和關鍵因素。目前主題識別的主流方法可分為基于語言模型的方法[1-2]和基于網絡社區(qū)發(fā)現的方法[3-4]?；诰W絡社區(qū)發(fā)現的主題識別方法由于速度快、社區(qū)劃分比較準確,目前已經成為科研主題識別的主要方法[5-7]。

社區(qū)(community) 是社會網絡中的常見現象,由一群高度聚集、聯系緊密的節(jié)點聚集組成,在各種知識網絡中普遍存在社區(qū)結構[8-10]。社區(qū)結構研究可以追溯到1977 年Zachary[11]對空手道俱樂部成員關系網絡的研究。Girvan 和Newman[12]在對社會網絡的研究中提出了著名的(Girvan-Newman)GN社區(qū)發(fā)現算法,隨后的研究發(fā)現在物理學家合作網絡中同樣存在社區(qū)現象[13]。Boyack 等人[14]在利用7121 種期刊數據集繪制科學景觀鳥瞰圖的研究中也發(fā)現了類似的社區(qū)結構。Lambiotte 等人[15]發(fā)現存在于知識網絡層面的社區(qū),是一種劃分知識領域和學科前沿的新視角。

由于構成網絡的數據集的不同,網絡中的社區(qū)結構往往存在不同特點,不同社區(qū)算法對特定網絡社區(qū)識別效果存在差異[16]。社區(qū)發(fā)現算法對主題識別效果直接影響了主題演化結果和路徑的判斷。因此,有必要對當前主要社區(qū)發(fā)現算法的效果進行對比研究,了解其效果以及適用性能。本研究以植物甾醇信號相關文獻關鍵詞共現網絡為實例,選取3 種典型社區(qū)發(fā)現算法對其主題發(fā)現和演化追蹤效果進行了對比,并結合專家知識對植物甾醇信號主題研究現狀和演化趨勢進行了分析解釋。

1 相關研究

網絡社區(qū)結構的聚類方法與計算機科學中的圖形分割(graph partition) 和社會學中的分級聚類(hierarchical clustering)[17-18]有著密切聯系。復雜網絡社區(qū)識別方法按照聚類算法的不同可以分為以下幾類:基于譜平均法的聚類算法、基于分裂的聚類算法、基于凝聚的聚類算法以及基于重疊社區(qū)的聚類算法。計算復雜度以及準確性是分析復雜網絡社區(qū)結構面臨的主要問題。如表1 所示,譜平均法難以適用于社區(qū)結構復雜的網絡結構,而以GN 算法[12]為代表的分裂算法由于運算復雜不適用于大型網絡,因此本文不再選用這兩種算法進行研究。目前已有的研究發(fā)現基于凝聚的方法[19]和基于重疊社區(qū)[9]的方法在處理復雜網絡社區(qū)劃分中具有較好的效果[20]。因此本文選取基于凝聚的聚類算法中具有代表性的Newman MM 算法[13,19]、Blondel算法[21]以及基于重疊社區(qū)發(fā)現的Ball Overlapping算法[22]作為研究對象。以植物油菜素甾醇研究領域的關鍵詞共現網絡為例,對這幾種社區(qū)發(fā)現算法的社區(qū)劃分速度、準確性以及在演化分析過程中的適用性進行了對比,揭示了它們在主題演化研究中的優(yōu)點與不足。

表1 常用社區(qū)發(fā)現算法的分類與優(yōu)缺點對比

2 實驗方法設計

2.1 實驗數據

以2010 年為分界點,2010 年之前每年關于植物甾醇信號的研究不到50 篇,2010 年之后每年文獻的數量迅速增長,到2017 年到達頂峰,有141 篇文獻。因此將文獻檢索時間限定為2010 -2017 年,以檢索式“Brassinosteroids”[MeSH Terms] or“Brassinosteroids”[AllFields] or“Brassinosteroid”[All Fields]從Pubmed 數據庫檢索,獲得關于植物油菜素甾醇研究文獻962 篇。

2.2 關鍵詞共現網絡的構建

對收集到的962 篇文獻進行處理,按年份為尺度對文獻進行分割。以關鍵詞為節(jié)點,關鍵詞的共現關系為邊,構建了每年的關鍵詞共現網絡,各關鍵詞網絡指標見表2。

表2 2010 -2017 年植物甾醇激素領域關鍵詞共現網絡部分指標

2.3 科研主題演化的計算和可視化展現

經過調研,選擇文獻[25]提出的相似度計算公式作為不同時間窗口的主題相似度的測度。該公式基于節(jié)點重合度計算兩個社區(qū)的相似度,能夠較好地反映兩個主題之間的相似性。給定社區(qū)Mx和社區(qū)My,各自對應的詞匯集合為Cx、Cy,它們的相似度按式(1)定義為

其中,W(v) 表示節(jié)點的頻次,min(x,y) 為x和y中較小的值。如果前后兩個連續(xù)時間段中的社區(qū)相似度超過設定的閾值,則認為兩個社區(qū)存在演化關系。社區(qū)M(T+1)j的前驅定義見式(2)。

其中,δ是可調節(jié)的閾值,根據經驗取值為0.3。為了判斷社區(qū)的演化形式,本研究參考了文獻[9,26]所提出的方法,將網絡社區(qū)的演化過程定義為6 種形式,分別是產生、消亡、分裂、融合、擴張和收縮。主題演化的可視化則采用可視化軟件NEViewer 以河流圖形式展現。

2.4 基于專家知識的社區(qū)發(fā)現算法效果的比較

由于在復雜網絡的社區(qū)分割中不存在有效的精確解法(該問題是一個NP 難題)[27-29],因此很難定義一個量化指標并從準確性的角度評價不同算法的優(yōu)劣。為了比較社區(qū)發(fā)現算法的聚類識別性能,以確定效果最好的主題識別算法,本研究邀請領域專家對收集的文獻集進行了主題標引,結合專家標引的結果對Newman MM 算法和Blondel 算法的社區(qū)劃分以及主題演化分析效果進行了對比。

3 結果及分析

3.1 三種典型社區(qū)發(fā)現算法社區(qū)劃分效果的比較

目前基于復雜網絡理論的主題聚類算法有很多,經過調研,選取其中使用較多、有代表性的3 種算法:Newman MM 算法、Ball Overlapping 算法和Blondel 算法,對文獻關鍵詞所組成的共詞網絡進行了社區(qū)劃分,并對這3 種算法的社區(qū)劃分性能進行了比較。從運算速度上看,Blondel 算法最快,僅用21 s;Ball Overlapping 算法次之,用時139 s;Newman MM 算法最慢,用時977 s,約是Blondel 算法的46倍,Ball 算法的7 倍。社區(qū)具體內容如表3 所示,在社區(qū)識別結果上,因為Ball Overlapping 算法是支持重疊社區(qū)識別的,因此產生了很多重復的社區(qū)關鍵詞。以識別到的10 個社區(qū)為例,其中有8 個社區(qū)的關鍵詞都是重復的,表明該算法對該數據集的支持性不好。Blondel 算法和Newman MM 算法在社區(qū)識別效果上比較接近,Blondel 算法發(fā)現了12 個社區(qū),Newman MM 算法發(fā)現了10 個社區(qū)。這2 種算法發(fā)現的社區(qū)的代表性關鍵詞也具有較好的解釋性,如Mutation(突變體)、Plants、Genetically modified(轉基因植物)、Signal Transduction(信號傳導)等都是植物甾醇激素領域研究的熱點主題,而且基本沒有產生重復的關鍵詞。因此之后的研究中可著重針對這2 種算法作對比。

表3 3 種社區(qū)發(fā)現算法的社區(qū)內容

續(xù)表3

3.2 科研主題演化的計算和可視化

由于2010 -2017 年間的文獻總共有926 篇,如果這些文獻都由專家進行主題標注的話,專家的工作量會很大。因此本文只選取了2010 -2014 年的文獻集為例。采用2.3 節(jié)所述方法,對這5 年的植物甾醇激素領域相關文獻的主題進行了識別和演化追蹤,并通過可視化軟件NEViewer 將主題的演化結果進行可視化展現。圖1 展示了采用Blondel 算法繪制的主題演化河流圖,圖2 展示了采用Newman MM 算法繪制的主題演化河流圖。

如圖1 和圖2 所示,在河流圖中將偵測到具有演化關系的主題用相同顏色的條帶表示,而條帶的粗細則代表組成該主題關鍵詞的多少。對比2 種算法繪制的河流圖可以發(fā)現,通過Blondel 算法劃分的社區(qū)偵測到的主題演化狀態(tài)更為豐富,社區(qū)的6 種演化狀態(tài)(產生、消亡、分裂、融合、擴張和收縮)都有發(fā)現。而基于Newman MM 算法劃分的社區(qū)演化狀態(tài)比較單一,沒有發(fā)現融合狀態(tài)的社區(qū),這與專家判斷的實際情況不符。

圖1 植物甾醇激素領域的主題演化河流圖(Blondel 算法)

圖2 植物甾醇激素領域的主題演化河流圖(Newman MM 算法)

3.3 基于專家知識的社區(qū)發(fā)現算法準確性的比較

為了評價這2 種社區(qū)發(fā)現算法的演化分析結果的優(yōu)劣,邀請了中科院植物所的專家,利用專家的知識對Newman MM 算法和Blondel 算法的社區(qū)劃分效果進行對比。以Animals 這個主題為實例說明專家的判斷結果。Animals 主題在2010 年的數據集中,Newman MM 算法和Blondel 算法都發(fā)現了此主題。不同的是,Blondel 算法在2011 年偵測到主題Animals 的后繼主題狀態(tài)為擴張,而Newman MM 分區(qū)算法沒有偵測到主題Animals 的后繼主題。將Blondel算法偵測到的主題Animals的演化網絡從整體網絡中單獨提取出來,以河流圖形式進行可視化展現,結果見圖3。

如圖3 所示,2010 年組成Animals 主題的關鍵詞數量只有29 個。2011 年該主題發(fā)生擴張,關鍵詞數量增加到31 個。2012 年該主題進一步擴張,關鍵詞增加到71 個,并且中心度最高的關鍵詞由Animals 演化為Humans。2013 年該主題發(fā)生分裂產生了2 個新生主題:Stereoisomerism(立體異構)和Acetylation(乙?；?。

圖3 主題Animals 的演化河流圖(Blondel 算法)

為了驗證Blondel 算法獲得的Animals 主題演化路徑的準確性,需要借助專家知識對2011 -2014年的文獻主題進行標注和分析,如果發(fā)現有Animals相關研究組成的主題則說明Blondel 算法較為準確。如果沒有發(fā)現Animals 相關研究組成的主題,則說明Newman MM 算法較為準確。因此中科院植物所的領域專家受邀對文獻集進行了主題標注,標注結果如表4 所示。

由表4 可知,從2010 年開始到2013 年,與動物有關的Brassinosteroids 研究文獻一直存在并呈上升趨勢,2010 年4 篇,2011 年6 篇,2012 年7 篇,2013年9 篇。主題內容上可以分為Brassinosteroids 對動物細胞的毒理研究、植物甾醇與動物甾醇的功能比較、Brassinosteroids 的化學修飾。

表4 專家對Animals 主題文獻知的主題標注結果

2010 年主題Animals 的研究內容主要為Brassinosteroids 對動物細胞的毒理研究,其中有3 篇的研究對象為實驗動物(小鼠、大鼠及牛),但也有1 篇關于人類胸腺腫瘤細胞的研究。2011 年研究該主題的文獻擴大為6 篇,但研究還是以實驗動物為主。到了2012 年研究該主題的文獻擴大為7 篇,其中有6 篇是關于動物細胞的研究,當年關于人類細胞的研究共有5 篇文獻,而關于小鼠的研究下降為1 篇。2013 年該主題進一步發(fā)生分裂產生了Brassinosteroids 的化學修飾這個研究主題,包括乙?；揎?篇,立體異構體3 篇。這與Blondel 算法獲得的Animals 主題演化路徑基本是一致的。

由以上結果可知,從2010 年開始到2013 年,Animals 這個主題是存在的,并且其研究內容發(fā)生了從以實驗動物為主到以人類細胞研究為主的轉變。結合專家知識繪制了該主題的演化模式圖,證明Blondel 算法得到的Animals 主題演化路徑是比較準確的。如圖4 所示。

圖4 專家解讀繪制的Animals 主題演化圖

4 結論

本研究對Blondel 算法、Newman MM 算法和Ball Overlapping 3 種典型的社區(qū)發(fā)現算法的社區(qū)劃分效果和準確性進行了對比研究。在植物甾醇領域的實驗研究總結如下。

(1)3 種社區(qū)發(fā)現算法的主題識別效果比較表明:在運算速度上Blondel 算法最快,Ball Overlapping 算法次之,Newman MM 算法最慢。而在社區(qū)識別效果上Blondel 算法和Newman MM 算法比較接近,識別到的社區(qū)其代表性關鍵詞也具有較好的解釋性。

(2)基于河流圖的植物甾醇激素領域的主題演化可視化結果表明:采用同樣的社區(qū)演化追蹤方法,通過Blondel 算法劃分的社區(qū)偵測到的主題演化狀態(tài)更為豐富,而基于Newman MM 算法劃分的社區(qū)演化狀態(tài)比較單一。

(3)以Animals 主題作為實例,比較Newman 和Blondel 2 個算法發(fā)現主題的準確性可以看到:此主題在2010 年的數據集中Newman MM 算法和Blondel 算法都有發(fā)現。不同的是,Blondel 算法在2011年偵測到Animals 后繼主題狀態(tài)為擴張,并且到2013 年為止都有后續(xù)主題的發(fā)現;而Newman MM分區(qū)算法則沒有偵測到Animals 的后繼主題。以上為算法生成的演化路徑。

(4)該領域專家解釋的演化路徑顯示,從2010年開始到2013 年,Animals 這個主題是一直存在的。并且研究對象經歷了以實驗動物為主到以人類細胞為主的轉變。這證明Blondel 算法得到的主題Animals 演化路徑是比較準確的。

根據植物甾醇領域文獻的實驗結果可以得知,3種算法中Blondel 算法獲得的主題和演化追蹤最為準確,它不僅可以很好地實現關鍵詞共現網絡的社區(qū)劃分,而且能更好地發(fā)現科研主題的演化。

基于復雜網絡理論的社區(qū)發(fā)現和演化算法為研究科研主題演化追蹤提供了一種新的思路。該方法得到的主題演化數據具有較好的解釋性,但同時存在一些不足之處。其一是這種方法比較依賴于關鍵詞數據,一般只適用于結構性比較強的文獻數據;其二是有些文獻關鍵詞的選擇存在隨意性[30],不一定能很好地反映文獻的內在特征,忽略了對文獻內容的分析因而具有一定局限性。未來的工作可以嘗試在該方法中融入基于文獻內部特征提取的方法,以實現對非結構化數據主題演化的研究。