A semantic main path analysis method to identify multiple developmental trajectories

计算机科学 路径(计算) 连贯性(哲学赌博策略) 领域(数学) 最短路径问题 数据挖掘 理论计算机科学 图形 数学 程序设计语言 统计 纯数学
作者
Liang Chen,Shuo Xu,Lijun Zhu,Jing Zhang,Haiyun Xu,Guancan Yang
出处
期刊:Journal of Informetrics [Elsevier BV]
卷期号:16 (2): 101281-101281 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.joi.2022.101281
摘要

Main Path Analysis (MPA) is widely used to trace the developmental trajectory of a technological field through a citation network. The citation-based traversal weight is usually utilized to cherry-pick the most significant path. However, the theme of documents along a main path may not be so coherent, and it is very possible to miss the main paths of significant sub-fields overall in a domain. Furthermore, the global path search algorithm in conventional MPA also suffers from high space complexity due to the exhaustive strategy. To address these limitations, a new method, named as semantic MPA (sMPA), is proposed by leveraging semantic information in two steps of candidate path generation and main path selection. In the meanwhile, the resulting source code can be freely accessed. To demonstrate the advantages of our method, extensive experiments are conducted on a patent dataset pertaining to lithium-ion battery in electric vehicle. Experimental results show that our sMPA is capable of discovering more knowledge flows from important sub-fields, and improving the topical coherence of candidate paths as well.
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