《表5 ACA、RP-ACA网络密度计算结果》

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《基于引文邻近位置的作者共被引分析》

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分别将ACA矩阵、RP-ACA矩阵导入Ucinet6.0软件，运用密度算法(L表示作者间实际的连线数即共被引次数，N表示节点数即作者数）计算出ACA对应的网络密度为4.6757，RP-ACA对应的网络密度为6.3782，如表5所示。相比ACA网络，RP-ACA的网络密度变大，表明RP-ACA网络中节点之间联络的紧密程度较高，整体网络连通性更强，这是因为引入位置信息后，研究方向相似的作者之间的紧密程度更容易呈现出来，共被引关系权重加大；而研究方向不相似的作者虽然存在着共被引关系，但共被引的关系强度不高，引入位置信息后共被引关系相对较弱。总体网络密度变大，说明由于加入了位置关系，新网络中作者共被引关系的权重变大，作者间的关联性更加清晰、明确，共被引关系的强度得以凸现。