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原文传递智能交通领域文献的多角度分析

论文题名：	智能交通领域文献的多角度分析
关键词：	智能交通;文献分析;合作模式;主题模型
摘要：	近年来，由于智能交通和人们的生活以及社会的经济息息相关，所以这个领域涌现出大量的文章，是最活跃的研究领域之一。尽管有许多学者和机构进行过文献研究，但只运用了基础的统计和简单的算法进行分析。因此，很有必要对该领域进行系统深入地分析。　　本文提出一个多角度文献分析框架ITS-Frame，从多个方面对智能交通领域的文献展开分析。(1)基础文献分析:利用统计学的方法，找到发表文章数目最多的作者、机构和国家。(2)影响力分析:文章影响力方面，从文章的引用数和NCⅡ指数两方面进行分析;作者影响力方面，用APS、ACS两个指数进行排序，并提出基于PageRank的AuthorRank算法，比较了作者的权威度。(3)合作模式:在传统GN算法基础上，为了平衡边介数和权重之间的关系，提出基于边值的合作网络分析算法，分别对作者合著网络、同现关键词网络、作者间共关键词网络进行构造和分析。此外，还在时间序列上分析作者合著关系的变化，进而挖掘作者研究方向的变化。(4)话题分析:本文提出了LK-means主题模型，使用LDA进行文本降维，通过衡量文档间的差异，对文章主题及其变化趋势进行挖掘。　　本文使用爬虫技术从IEEE和ELSEVIER网站上，抓取了5个智能交通领域的数据集。通过多角度地分析，发现了该领域科学家的合著网络变化，也挖掘了一些活跃地话题，如GPS、交通控制和道路安全等。除了美国，还发现中国、欧洲和一些汽车制造企业对这个领域的贡献也越来越大。总之，本文的工作为该领域的研究者提供了一个全面的文献分析。
作者：	王玮
专业：	软件工程
导师：	徐秀娟
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连理工大学
学位年度：	2016
正文语种：	中文