王宗水，劉海燕，劉 葦，趙 紅，張 健

（1.北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100192；2.中國科學(xué)院大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，北京 100190；3.中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院，北京 100190；4.中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，北京 100190）

1 引 言

知識發(fā)現(xiàn)是獲取數(shù)據(jù)中新穎、具有潛在價值，且能被理解的知識的過程[1]，不僅是企業(yè)解決信息超載問題、獲得競爭優(yōu)勢的重要方式[2]，也是知識成果轉(zhuǎn)化的前提[3]。知識來源的多樣性導(dǎo)致了知識發(fā)現(xiàn)在內(nèi)容與方法上的差異性，由于知識之間的關(guān)聯(lián)性，通過網(wǎng)絡(luò)分析方法來研究知識表達與知識挖掘得到了廣泛關(guān)注[4]，尤其是知識網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化模型在知識分類與識別中具有更好的適用性[5]。

知識發(fā)現(xiàn)的過程包括數(shù)據(jù)的獲取、預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)后處理等步驟[6]。學(xué)術(shù)論文作為最新的研究主題，常被用于研究趨勢與發(fā)展路徑的分析[7-8]。數(shù)據(jù)挖掘方法和聚類分析方法已成為知識發(fā)現(xiàn)的重要方式[9-11]?；诖?，Sato等[12]將數(shù)據(jù)挖掘與聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)合起來，對多目標(biāo)拓撲優(yōu)化中的知識予以挖掘，并通過實例證明了方法的有效性。

盡管知識網(wǎng)絡(luò)的概念尚未形成統(tǒng)一認識，但是通?？衫斫鉃橹R節(jié)點的集合，知識節(jié)點可以是圖書、論文、專利、情報或文字[7]。節(jié)點間的關(guān)系既可以是文獻的引用關(guān)系，也可以是同一數(shù)據(jù)來源中不同知識的共現(xiàn)關(guān)系。例如，Xiao等[13]通過引文關(guān)系構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)來研究知識的擴散過程，此時網(wǎng)絡(luò)連接為文獻的引用關(guān)系；唐洪婷等[5]在研究大眾協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)中的知識發(fā)現(xiàn)過程中，則以知識點的共現(xiàn)作為知識超圖中的超邊。另外，在研究知識體系的發(fā)展與概念演化過程中，關(guān)鍵詞的共現(xiàn)已經(jīng)成為主要的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基礎(chǔ)[14]，是研究知識關(guān)聯(lián)的重要方式[15]。然而，在知識發(fā)現(xiàn)的過程中引文分析具有滯后性，關(guān)鍵詞分析能夠有效避免此問題，但在關(guān)鍵詞中同義詞的存在在一定程度上降低了知識發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確性[7]。

時間拓展網(wǎng)絡(luò)是一種離散時間下的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)流建模方法，通過將靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點與弧在離散時間框架下分別進行復(fù)制和更新，從而形成新的網(wǎng)絡(luò)[16]，通常被應(yīng)用于物流系統(tǒng)優(yōu)化[17]、傳輸最短路徑識別[18]、基于網(wǎng)絡(luò)距離的收費結(jié)構(gòu)設(shè)計[19]，其在網(wǎng)絡(luò)路徑識別與優(yōu)化中具有良好的適用性。所以用時間拓展網(wǎng)絡(luò)來研究以節(jié)點距離為基礎(chǔ)的知識發(fā)展路徑具有理論上的可行性。

鑒于此，結(jié)合已有研究，本文提出一種基于時間拓展網(wǎng)絡(luò)的知識發(fā)展路徑識別方法，將所得數(shù)據(jù)劃分為等時間間距的不同階段，采用文本挖掘方法對每個階段的關(guān)鍵詞進行依次提??；同時，為了提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可靠性，對關(guān)鍵詞進行編輯與篩選，將不同階段的相同關(guān)鍵詞標(biāo)的為關(guān)系連接點，通過定義關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)準(zhǔn)則，形成基于時間流的知識連接網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合節(jié)點接近中心性的值來探索知識發(fā)展的主要路徑，從而呈現(xiàn)知識的動態(tài)演化過程。

2 基于時間拓展網(wǎng)絡(luò)的知識發(fā)展路徑識別方法

2.1 知識網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

知識網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建需要先確定數(shù)據(jù)來源，而在知識發(fā)現(xiàn)過程中，文獻是主要數(shù)據(jù)源之一[13,20]，因此，本文以文獻為數(shù)據(jù)單元，通過文本挖掘方法來提取關(guān)鍵詞，并通過圖1所示的流程構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)。首先，確定文獻的檢索條件，通過相應(yīng)數(shù)據(jù)庫初步檢索得到相應(yīng)文獻，通過人工篩選確定所需下載的條目，下載文獻并以特定格式進行存儲。然后，采用文本挖掘方法進行關(guān)鍵詞提取，根據(jù)數(shù)據(jù)范圍進行詞頻統(tǒng)計。最后，在關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣的基礎(chǔ)上形成初步的知識網(wǎng)絡(luò)，通過同義詞匯及其共現(xiàn)關(guān)系的合并處理形成最終的知識網(wǎng)絡(luò)。

圖1 知識網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流程

2.2 知識發(fā)展路徑識別方法

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化能夠直觀地反映知識體系的發(fā)展過程[21]，在科學(xué)計量學(xué)研究中引文網(wǎng)絡(luò)是知識發(fā)展路徑研究的主要方法[13]。但引文分析在知識發(fā)現(xiàn)中具有滯后性，所以學(xué)者們引入了關(guān)鍵詞與引文分析相結(jié)合的方法[7]，因過程相對復(fù)雜且仍主要依據(jù)引文網(wǎng)絡(luò)對關(guān)鍵詞聚類分析，所以仍存在一定的滯后性。因此，知識動態(tài)性的準(zhǔn)確刻畫是知識發(fā)展路徑演化必須考慮的因素，而時間拓展網(wǎng)絡(luò)既能夠充分體現(xiàn)同階段知識要素的關(guān)聯(lián)關(guān)系，又能夠反映知識網(wǎng)絡(luò)隨時間的演化過程。

鑒于此，本文依據(jù)關(guān)鍵詞構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)，同時依據(jù)知識網(wǎng)絡(luò)隨時間變化的動態(tài)性，將知識網(wǎng)絡(luò)劃分為不同階段，并通過不同階段網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化來識別知識發(fā)展路徑，具體步驟如下：

（1）根據(jù)時間將所獲取的文獻劃分為等間距階段，分別構(gòu)建不同階段的知識網(wǎng)絡(luò)，并形成不同階段的知識單元Ui={Ui1,Ui2,Ui3,…,Uik}，其中，Uik表示第i個階段的第k個關(guān)鍵詞。

（2）識別相鄰階段中知識單元Ui與Ui+1中相同關(guān)鍵詞，當(dāng)兩個階段存在相同關(guān)鍵詞時，則以相同關(guān)鍵詞建立網(wǎng)絡(luò)連接，其基本過程如圖2所示。

（3）根據(jù)節(jié)點連接情況，對節(jié)點間的距離xij予以賦值，當(dāng)相鄰兩個階段的關(guān)鍵詞相同時，如U14與U21、U15與U22，兩個階段網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的距離記作0；當(dāng)同階段不同節(jié)點直接連接時，如U12→U13，兩者之間的距離記作1；間接連接時，其距離為最短到達路徑距離，如U23→U24，記作2；兩個節(jié)點通過連接不可能到達時，如U13與U14，記作∞。此時不考慮由后一階段節(jié)點作為中間節(jié)點實現(xiàn)連接的過程。

（4）構(gòu)建節(jié)點-弧關(guān)聯(lián)矩陣，根據(jù)圖2中的部分節(jié)點形成的節(jié)點-弧關(guān)聯(lián)矩陣，如表1所示。由于在計算網(wǎng)絡(luò)距離過程中不考慮弧的方向性和節(jié)點的自連接，所以其距離矩陣為對稱矩陣，同階段節(jié)點的自身距離記作空值，用“—”表示。

圖2 時間網(wǎng)絡(luò)連接示意圖

表1 節(jié)點-弧關(guān)聯(lián)矩陣

（5）構(gòu)建知識發(fā)展路徑的目標(biāo)函數(shù)，即

在此基礎(chǔ)上，計算出最短路徑f。

（6）知識發(fā)展路徑表明了知識要素在不同階段的發(fā)展過程，而組成路徑的節(jié)點在不同階段的重要性更能體現(xiàn)知識的層次結(jié)構(gòu)和重要內(nèi)容的分布，所以可以按照接近中心性的高低將知識要素劃分為不同的層次[22]。某一關(guān)鍵詞接近中心性的值較高時，表明其在知識網(wǎng)絡(luò)中的位置越重要，也是知識發(fā)展路徑的重要組成。因此，本文根據(jù)不同階段知識元素在所屬階段知識網(wǎng)絡(luò)中的接近中心性（CC(vi)）的值確定其重要性，其計算方法為

其中，N表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的總數(shù)；dij為節(jié)點vi到vj的最短距離[4]。

然后，按接近中心性排名將節(jié)點以(maxmin)/4，等分為十分重要、比較重要、一般重要以及不重要4個層次，分別記作A、B、C、D，并分別統(tǒng)計每條路徑中4種類型節(jié)點的占比，從而確定不同的路徑在知識發(fā)展中的重要性，篩選出重要路徑。

（7）根據(jù)節(jié)點的連接關(guān)系對重要的知識發(fā)展路徑予以網(wǎng)絡(luò)展開，并對不同路徑中的相同元素予以挖掘，記作知識發(fā)展路徑的連接點，從而形成不同路徑連接的紐帶，呈現(xiàn)整個知識發(fā)展脈絡(luò)。

3 數(shù)據(jù)采集與統(tǒng)計分析

3.1 數(shù)據(jù)來源與發(fā)文量變化趨勢

數(shù)據(jù)的可靠性是知識發(fā)現(xiàn)的基本前提[23]，由于文獻數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，已經(jīng)成為知識發(fā)現(xiàn)的重要數(shù)據(jù)來源，并得到了較廣泛的應(yīng)用[24]，如生物醫(yī)學(xué)[25]、傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)[26]等領(lǐng)域。因此，本文選取信息管理領(lǐng)域的24個重要期刊在1979—2018年發(fā)表的論文為樣本（期刊信息如表2所示），檢索日期為2019年1月28日。在數(shù)據(jù)的采集過程中，經(jīng)過初步篩選去除信息不完整、非文章類條目，最終選取43624篇文獻作為研究樣本，其發(fā)文量整體變化趨勢如圖3所示。

表2 期刊及相關(guān)領(lǐng)域

圖3 發(fā)文量變化趨勢

為了比較不同階段知識網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及發(fā)展路徑，本文以每10年劃分為一個階段，即階段一（1979—1988年）、階段二（1989—1998年）、階段三（1999—2008年）、階段四（2009—2018年），4個階段文獻的數(shù)量依次為4251、7966、13311和18096。整體上而言，信息管理領(lǐng)域的發(fā)文量呈上升趨勢，且各階段的變化趨勢基本一致，1979—1988年增長速度較慢，經(jīng)過1989—1998年、1999—2008年兩個階段的快速增長，2009年以后趨于相對穩(wěn)定，所以從發(fā)文量的變化趨勢上來看，該階段劃分方式是合理的。

3.2 國家/地區(qū)發(fā)文量

國家/地區(qū)發(fā)文量的多少能夠反映出其在某領(lǐng)域知識創(chuàng)造能力及國際影響力的大小[27-28]，所以在國家/地區(qū)科研能力評價過程中，論文數(shù)量成為重要的指標(biāo)之一[29]。本文采用CiteSpace軟件對不同階段的國家/地區(qū)發(fā)文量進行統(tǒng)計，其中4個階段發(fā)文量排在前10位的國家/地區(qū)如表3所示。

從表3中可以看出，在信息管理領(lǐng)域，美國的發(fā)文量遠遠高于其他國家/地區(qū)，但每個階段所占發(fā)文量總數(shù)的比重在逐漸降低，例如，階段一美國發(fā)文量占前10位國家/地區(qū)發(fā)文量總數(shù)的80.90%，而階段四則下降至44.80%。大多數(shù)國家/地區(qū)的發(fā)文量整體呈上升趨勢，且發(fā)文量前10位的國家/地區(qū)基本穩(wěn)定。近20年來，我國的發(fā)文量顯著增長，已成為信息管理領(lǐng)域重要的知識創(chuàng)造國，國際影響力顯著提升。

表3 發(fā)文量排名前10位的國家/地區(qū)統(tǒng)計

3.3 關(guān)鍵詞統(tǒng)計

關(guān)鍵詞是文章核心內(nèi)容的高度概括，在科學(xué)計量學(xué)的研究中，關(guān)鍵詞常被應(yīng)用于分析科學(xué)研究的發(fā)展趨勢[30]以及概念的演化[14]。詞頻的高低可反映某一領(lǐng)域在學(xué)術(shù)研究中的被關(guān)注程度[31]，關(guān)鍵詞的共現(xiàn)系數(shù)及網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)可用于分析研究內(nèi)容的內(nèi)在關(guān)聯(lián)[14]。關(guān)鍵詞通常指的是作者標(biāo)注的關(guān)鍵詞，而在CiteSpace軟件中，關(guān)鍵詞可以為標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞、出版商補充的關(guān)鍵詞共同提取出的關(guān)鍵詞[32]。由于標(biāo)題、摘要存在差異性且文字較多，關(guān)鍵詞提取的準(zhǔn)確性會降低。因此，本文僅提取作者關(guān)鍵詞與出版商關(guān)鍵詞作為研究對象進行知識演化路徑分析。通過CiteSpace軟件提取主要關(guān)鍵詞，初步提取時，以引用量或出現(xiàn)頻次前10%的條目作為分析對象。由于階段一的文章數(shù)量明顯低于其余3個階段，所以對階段一的詞頻閾值做降低處理，將其設(shè)定為2，最終得到61個關(guān)鍵詞，其他3個階段分別提取詞頻前100位的關(guān)鍵詞作為研究對象。4個階段排名前10位的關(guān)鍵詞及頻次如表4所示。

通過表4可以看出，4個階段前10位的關(guān)鍵詞在頻次上顯著增加，例如，在階段一最高頻次為12，階段四則為1975，也反映出研究規(guī)模的顯著增加。在內(nèi)容上，關(guān)鍵詞存在明顯的差異性，但又存在一些重要內(nèi)容貫穿4個階段，例如，信息系統(tǒng)（information system）在4個階段都具有較高的頻次，這表明其在信息管理研究中的重要性。

表4 高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計

4 結(jié)果分析

4.1 短路徑計算結(jié)果

根據(jù)公式(1)分別計算時間拓展網(wǎng)絡(luò)中的最短路徑，其中，最短路徑f的值為0，且存在9條路徑的最小值為0，即表明在4個階段均存在的關(guān)鍵詞有9個，分別為management（管理）、information system（信息系統(tǒng)）、innovation（創(chuàng)新）、design（設(shè)計）、implementation（實施）、decision support system（決策支持系統(tǒng)）、simulation（仿真）、決策（decision making）、數(shù)據(jù)庫（database）。

然后根據(jù)公式(2)計算各階段最短路徑節(jié)點的接近中心性的值，其接近中心性的值如表5所示，[]內(nèi)的數(shù)值為該階段節(jié)點接近中心性的取值范圍。其中，管理、信息系統(tǒng)、創(chuàng)新、設(shè)計與實施在4個階段的接近中心性的值均大于0，表明其在知識網(wǎng)絡(luò)中的位置比較重要，而決策支持系統(tǒng)的接近中心性逐漸降低，也反映出在知識網(wǎng)絡(luò)中的重要性逐漸降低。通過分別統(tǒng)計每條路徑中A、B、C、D的個數(shù)確定每條路徑在知識發(fā)展過程中的相對重要性。

表5 關(guān)鍵詞各階段中心性

由表5可知，管理3A、1C，信息系統(tǒng)2A、2C，創(chuàng)新2A、1B、1C，設(shè)計2A、1B、1C，實施2A、1B、1D，仿真1C、3D，決策支持系統(tǒng)2C、2D，決策1A、1B、2D，數(shù)據(jù)庫1A、1C、2D?？梢钥闯觯抡?、決策支持系統(tǒng)各階段的相對重要性均較低，決策與數(shù)據(jù)庫在某個階段的重要性較高，而其他5個節(jié)點各階段整體的相對重要性則較高，因此其為重要的知識發(fā)展路徑。

圖5 信息系統(tǒng)為主線的知識發(fā)展路徑

圖6 創(chuàng)新為主線的知識發(fā)展路徑

4.2 知識網(wǎng)絡(luò)展開

為了進一步分析信息管理領(lǐng)域知識網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展路徑，本文對管理、信息系統(tǒng)、創(chuàng)新、設(shè)計與實施5條主線，依次以共現(xiàn)關(guān)系為鏈接，構(gòu)建與主路徑節(jié)點距離小于等于2的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，如圖4~圖8所示。

圖4 管理為主線的知識發(fā)展路徑

圖8 實施為主線的知識發(fā)展路徑

1）管理為主線的發(fā)展路徑

在關(guān)鍵詞提取過程中，包含管理的關(guān)鍵詞主要有管理、信息系統(tǒng)管理、項目管理以及知識管理4個，為了體現(xiàn)研究內(nèi)容的具體化，并未對其進行合并處理，而是以范圍最廣的管理為主線梳理相關(guān)研究的發(fā)展過程。階段一，與管理直接相連的關(guān)鍵詞有方法、標(biāo)準(zhǔn)、系統(tǒng)開發(fā)、生活模式4個，在此基礎(chǔ)上形成了相應(yīng)的知識分支，如項目管理與軟件開發(fā)、系統(tǒng)設(shè)計與方法等。階段二，與管理直接連接的關(guān)鍵詞只有設(shè)計，其成為連接管理與系統(tǒng)、人因工程、建模的紐帶。階段三，與管理直接相連的關(guān)鍵詞有技術(shù)、問題和框架，但技術(shù)是主要的研究內(nèi)容，并且擴展到組織、信息系統(tǒng)、電腦、模型等多個領(lǐng)域。階段四，管理的研究內(nèi)容進一步得到拓展，如知識管理、管理實施、管理的成功模式、管理績效等。整體上而言，管理相關(guān)的研究內(nèi)容分散，且不同階段主要內(nèi)容差異較大，但與信息系統(tǒng)、信息技術(shù)相關(guān)的理論、方法與應(yīng)用仍是重要的研究內(nèi)容。

2）信息系統(tǒng)為主線的發(fā)展路徑

通過詞頻及接近中心性計算發(fā)現(xiàn)，信息系統(tǒng)是信息管理研究中重要的核心內(nèi)容。在階段一，信息系統(tǒng)與管理信息系統(tǒng)的管理及設(shè)計具有最直接的關(guān)系，在管理信息系統(tǒng)設(shè)計的基礎(chǔ)上，延伸到信息分析、認知模式與用戶參與。然而，在階段二，與信息系統(tǒng)直接關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵詞只有方法，表明此階段信息系統(tǒng)的相關(guān)研究更多的關(guān)注于系統(tǒng)開發(fā)的模型與方法。進入階段三，盡管與信息系統(tǒng)直接相連的關(guān)鍵詞為成功與技術(shù)，但研究內(nèi)容更多的與信息系統(tǒng)技術(shù)相關(guān)，而這些技術(shù)涉及管理、通訊、組織等多個方面。經(jīng)過階段三的發(fā)展，在階段四，與信息系統(tǒng)直接連接的關(guān)鍵詞只有技術(shù)，表明信息系統(tǒng)技術(shù)成為最主要的研究內(nèi)容，其涉及的領(lǐng)域有所拓展，如戰(zhàn)略層面的信息系統(tǒng)技術(shù)及其應(yīng)用[33]。從整體上而言，信息系統(tǒng)的研究經(jīng)歷了從管理新系統(tǒng)的管理與設(shè)計到對應(yīng)的方法與模型，再到聚焦于信息系統(tǒng)技術(shù)及其應(yīng)用3個階段。

3）創(chuàng)新為主線的發(fā)展路徑

創(chuàng)新是管理學(xué)研究的重要內(nèi)容，在信息管理領(lǐng)域同樣如此，其在信息管理研究的不同階段均具有重要的作用。階段一，信息管理領(lǐng)域的創(chuàng)新研究主要體現(xiàn)在軟件的開發(fā)上，尤其是以項目管理、生活方式相結(jié)合的創(chuàng)新模式。階段二與階段一相比，創(chuàng)新的相關(guān)研究發(fā)生了明顯的變化，此時更多地關(guān)注創(chuàng)新擴散以及對創(chuàng)新的態(tài)度，并延伸到創(chuàng)新的采用及實施。階段三，創(chuàng)新擴散仍是重要的研究內(nèi)容之一，但此時更多地關(guān)注企業(yè)的創(chuàng)新能力、獲得的競爭優(yōu)勢以及知識管理，同時，創(chuàng)新的實施也是重要的研究視角。階段四，隨著人們對創(chuàng)新重要性認識的提升，其涉及的領(lǐng)域進一步擴大，研究方法也更為多樣，如采用案例研究分析企業(yè)的信息技術(shù)的競爭優(yōu)勢[11]。由于創(chuàng)新涉及的領(lǐng)域較為廣泛，所以在信息管理領(lǐng)域其整體發(fā)展呈現(xiàn)多樣性。

4）設(shè)計為主線的發(fā)展路徑

設(shè)計在信息管理中的體現(xiàn)主要包括信息系統(tǒng)的開發(fā)、信息需求的實現(xiàn)、信息的提取、信息技術(shù)的創(chuàng)新與完善等方面。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，需要設(shè)計來實現(xiàn)的內(nèi)容增多，但與其直接連接或較短距離的關(guān)鍵詞數(shù)量卻逐漸減少，表明在信息管理的知識領(lǐng)域，設(shè)計相關(guān)的研究更為聚焦，形成了以信息系統(tǒng)、信息技術(shù)實現(xiàn)與完善相關(guān)功能的方式。

5）實施為主線的發(fā)展路徑

實施是信息系統(tǒng)及相關(guān)技術(shù)功能實現(xiàn)的重要環(huán)節(jié)。階段一，實施成為連接用戶滿意與系統(tǒng)研發(fā)的紐帶，即通過系統(tǒng)研發(fā)的實施來滿足用戶的需求是此階段重要的研究內(nèi)容。階段二，實施將技術(shù)與擴散連接起來[34]，研究范圍得到擴展。在階段三和階段四，隨著知識與創(chuàng)新在管理中作用的提升，實施的研究視角與知識、創(chuàng)新相連接，形成了新的研究領(lǐng)域。

圖7 設(shè)計為主線的知識發(fā)展路徑

信息系統(tǒng)、管理、創(chuàng)新、設(shè)計與實施構(gòu)成了信息管理知識發(fā)展的主線，彼此之間又通過技術(shù)、模型與方法、擴散、知識等內(nèi)容相互關(guān)聯(lián)，從而形成了信息管理研究的知識網(wǎng)絡(luò)。

4.3 與關(guān)鍵詞聚類的比較

在領(lǐng)域知識發(fā)現(xiàn)的過程中，聚類方法得到了較多的應(yīng)用[35-36]，為了比較基于時間拓展網(wǎng)絡(luò)的知識發(fā)現(xiàn)方法與聚類方法的差異，本節(jié)采用了CiteSpace軟件中的LLR（log-likelihood ratio，對數(shù)似然比）對關(guān)鍵詞進行聚類分析，同樣以引用量或出現(xiàn)頻次為前10%的條目作為分析對象，以10年為一個時間段，聚類結(jié)果以時間軸展示，節(jié)點顯示的閾值為頻次大于等于100，其結(jié)果如圖9所示。

圖9 關(guān)鍵詞聚類結(jié)果

模塊度（modularity）和平均輪廓系數(shù)（mean silhouette score）是反映網(wǎng)絡(luò)全局結(jié)構(gòu)特性的重要指標(biāo)[32]，關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)聚類的模塊度值為0.8383，輪廓系數(shù)值為0.2932，表明網(wǎng)絡(luò)被合理地拆分為松耦合集群，且同質(zhì)性較高，聚類結(jié)果較理想。其中包括分析、信任、禁忌搜索、實驗、優(yōu)化、決策支持系統(tǒng)、MIS計劃、案例研究、項目管理、信息系統(tǒng)、創(chuàng)新、仿真共12個主要分類，與表4中的主線內(nèi)容具有較高的一致性，研究內(nèi)容隨時間軸的變化在一定程度上反映出信息管理領(lǐng)域知識的發(fā)展過程。

但是聚類分析的結(jié)果并不能準(zhǔn)確地顯示出知識形成的主要路徑，尤其是同一內(nèi)容在不同階段的重要性不能直觀地展示出來，需要深入挖掘、細化節(jié)點間的關(guān)聯(lián)，才能更好地識別知識形成與發(fā)展的主要路徑，所以在知識發(fā)現(xiàn)過程中，聚類得到的結(jié)果仍需進一步深入挖掘，尤其是結(jié)合節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)特性才能更好地展示知識發(fā)展路徑。當(dāng)然，在知識發(fā)現(xiàn)的過程中，聚類分析方法操作更為簡單，亦可展示主要的知識內(nèi)容。

5 結(jié)論

知識發(fā)現(xiàn)是管理科學(xué)研究的重要內(nèi)容，文本挖掘、聚類分析在知識發(fā)現(xiàn)過程中得到了較廣泛的應(yīng)用。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，提出了一種基于時間拓展網(wǎng)絡(luò)的知識發(fā)展路徑識別方法，通過對相關(guān)文獻關(guān)鍵詞的提取、時間拓展網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、最短路徑的識別、接近中心性計算及網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點相對重要性的劃分等步驟，確定知識發(fā)展的主要路徑。

本文以信息管理領(lǐng)域的24個期刊在1979—2018年發(fā)表的文獻為樣本，并以10年為一個間距劃分為4個階段，進行知識挖掘研究。數(shù)據(jù)的初步統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，信息管理領(lǐng)域研究規(guī)模逐步增加，近十年來趨于穩(wěn)定，發(fā)文量的變化趨勢表明，改革開放40年來我國在信息管理領(lǐng)域知識創(chuàng)造中的作用顯著增強，國際影響力顯著提升。在知識發(fā)現(xiàn)過程中，管理、信息系統(tǒng)、創(chuàng)新、設(shè)計與實施形成了信息管理領(lǐng)域知識發(fā)展的主要路徑，彼此之間又通過技術(shù)、模型與方法、擴散、知識等內(nèi)容相關(guān)聯(lián)，從而形成了信息管理研究的知識網(wǎng)絡(luò)。通過與聚類方法比較，本文提出的方法能夠更好地展示知識發(fā)展的主線，以及不同主線的重要性，但知識發(fā)現(xiàn)過程比聚類方法相對復(fù)雜。

本文的研究也存在一定的局限性。第一，基于時間拓展網(wǎng)絡(luò)的主要是關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)，并未對文獻內(nèi)的知識元素進行深入挖掘；第二，本文構(gòu)建的時間拓展網(wǎng)絡(luò)以最短知識發(fā)展路徑為基礎(chǔ)，能夠準(zhǔn)確地篩選出知識發(fā)展的主線，但僅選取節(jié)點接近中心性作為路徑重要性的評價依據(jù)，評價維度相對單一，可能會忽略其他的重要路徑，因此在后續(xù)研究中會進一步補充其他評價性指標(biāo)，完善知識發(fā)展路徑的確定過程；第三，本文選取的樣本僅為信息管理領(lǐng)域，其階段特征比較明顯，所以基于時間拓展網(wǎng)絡(luò)的方法能夠篩選出主要的知識發(fā)展路徑，在其他領(lǐng)域的有效性仍需進一步驗證。