text: 与文献相关的引用网络、合著网络和共词网络的研究进展
  ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－３９８２．２０１５．０７．００３研究与探讨与文献相关的引用网络、合著网络和共词网络的研究进展［摘要］分析了近年来引用网络、合著网络和共词网络三类文献相关网络的基本属性和应用研究进展，从构建网络的方法、粒度和研究的深入程度三方面总结了对文献相关网络的研究现状，提出了可以根据已成熟的论文相似性算法，构建论文相似性网络，并分析其基本属性和特征。
  Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｃｕｉ＠ｍａｉｌ．ｃｍｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。
  自然界许多科学问题和现象都可以抽象成网络形式进行分析研究。
  已有许多科学领域运用复杂网络分析的方法对本领域未知的现象进行探索分析。
  在情报学领域，研究者将期刊、文献、著者、研究机构，甚至是关键词抽象为节点，将它们之间的关系，如引用关系、耦合关系或共现关系抽象成连边，从不同粒度构建网络进行分析研究，以求发现文献相关网络中潜在的、未被发现的规律，或根据对这些网络的节点属性的分析，发现重要的期刊、文献、著者等，或用已构建的网络对未来的情形进行预测情报学领域分析较多的网络主要为引用网络、合著网络和共词网络。
  本文将从这三方面分别介绍当前情报学领域利用网络属性分析方法对文献相关网络进行分析、应用的研究进展，并认为可以对论文相似性网络的属性进行分析，从网络的视角对新的论文评价指标进行探索。
  １ 引用网络引用网络是情报学领域最早开始研究的一类文献相关网络。
  早在１９５５年，Ｇａｒｆｉｅｌｄ就提出可以通过引用关系连接起来的科学产品表示科学事件，由此研究科学活动的规律。
  此后，有越来越多的研究者在不同粒度层面，根据不同引用关系，如直接引用、同被引、引文耦合建立引用网络，对其进行了大量属性研究，并取得了一定成果。
  １．１ 期刊引用网络的研究与文献有关的网络研究中，最早的是荷兰科学家Ｌｅｙｄｅｓｄｏｒｆｆ开展的期刊层面的引用网络研究。
  利用ＪｏｕｒｎａｌＣｉｔａｔｉｏｎＲｅｐｏｒｔｓ（ＪＣＲ）中期刊引用数据构建期刊相互引用网络，通过网络结构特征和节点属性结合期刊的被引次数和引用次数，开展期刊评价指标构建研究。
  最终，Ｌｅｙｄｅｓｄｏｒｆｆ利用图论中两连通成分关节点算法，成功地对科学期刊进行了聚类和可视化，显示出了每种期刊集合中的边缘和核心结构。
  随着社会网络分析方法的广泛应用，Ｌｅｙｄｅｓｄｏｒｆｆ又对期刊引用网络的点度中心度、接近中心度和中间中心度等指标进行分析，发现中间中心度可作为衡量期刊的跨学科指标。
  随后，为了研究跨学科领域期刊在引用网络所处位置的特点，Ｌｅｙｄｅｓｄｏｒｆｆ利用ＳＣＩ和ＳＳＣＩ中２００４年的数据构建期刊层面的引用网络，再次验证了节点的中间中心度可以用来衡量期刊的跨学科特性。
  在期刊层面构建引用网络并对其进行分析的中国学者主要有岳洪江和刘思峰，他们用管理学的２９种经典期刊构建同被引网络，分析该网络的密度、中心性、Ｋ核、中心———边缘结构，发现管理学期刊可以归为四类，每一类都是通过某种期刊与其他类的期刊相联系。
  由此可见，对期刊构建引用网络，可以用来对期刊进行聚类分析，并可根据节点属性构建期刊评价指标。
  １．２ 文献引用网络研究期刊层面的引用网络虽在一定程度上对期刊聚类和评价有指导意义，但并不能反映某一学科领域具体文献的引用地位。
  所以有很多研究者选择用文献构建引用网络，从细粒度层面对某一学科领域知识网络进行分析研究。
  在文献层面构建引用网络，较为基础的研究主要集中在对网络的结构特点和节点属性的分析。