《表2 发现系统分面展现控制策略比较》

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《主路径分析方法研究进展》

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知识流动的关键链接或者知识演化的重要部分可以用相互连通的路径来表示。遍历计数是表征知识流动或知识演化中节点对路径连通重要程度的指标。Hummon等[1]提出搜索路径链接计数（Search Path Link Count，SPLC）、搜索路径节点对（Search Path Node Pair，SPNP）和节点对投影计数（Node Pair Projection Counts，NPPC)3种用于计算引文网络中节点显著性的遍历计数方法。Batagelj[11]认为上述3种遍历计数的原始权值分配方法计算过程复杂，可能会遗漏重要节点，因此对其进行了改进，并提出另一种简单、高效的有效权值计算方法——搜索路径计数（Search Path Count，SPC）。Verspagen[12]把主路径分析扩展应用于专利引文网络，并基于SPC遍历计数提出一种顶部路径演变网络（Network of the Evolution of Top Path，NETP）的新算法，该算法通过连接不同时间间隔的顶部路径来构造主路径，以揭示最优路径在一定时间间隔之后发生的变化。表2比较了SPC、SPLC、SPNP、NPPC等遍历计数算法，从中可以看出，NPPC不适用于大型网络，复杂网络研究兴起后该算法使用较少。根据遍历的复杂程度可以推断出遍历权值SPNP≥SPLC≥SPC，SPC算法因其流入值与流出值相同的优良特性得到了广泛应用；但是结合知识流通性来看，SPLC算法更适用于科学技术发展过程中的知识扩散场景。Batagelj等[10]将路径搜索算法集成到了社会网络分析软件Pajek中，提高了主路径分析的使用效率。