基于小世界现象的学科信息门户链接设计优化策略
肖雪
2012-9-25 9:14:40 来源：《情报杂志》(西安)2011年10期
【英文标题】Design Optimization Strategies of the Hyperlink of Subject Information Gateways Based on Small-world Phenomenon
【作者简介】肖雪(1979-)，女，讲师，研究方向：信息服务与用户研究，南开大学商学院信息资源管理系，天津300071
【内容提要】从平均最短路径、集团系数、对数路径和中心节点描述了小世界网络的特性和模型，从知识组织和用户行为的角度指出学科信息网络具有更为明显的小世界现象。采用小世界度量指标对CSDL4个学科信息门户进行分析，发现网络链接存在的问题。据此提出学科信息门户链接设计的优化策略：采用知识链接技术发展多重链接、基于凝聚子群分析和语义网确定链接集合边界、基于数据挖掘和知识地图技术寻找捷径、运用信息计量和社会网络分析方法识别中心节点。
This paper describes the mode of small-world network from characteristic path length, clustering coefficient, short cut and central node. And it further points out the small-world phenomenon also exists in subject based information gateways
from perspective of knowledge organization and user behavior. Using factors of social network analysis, the hyperlinks in four subject based information gateways of CSDL are analyzed and problems are found. Then the paper proposes optimized strategies for hyperlink design, including developing multiple links, determining link set boundaries based on cohesive subgroup and semantic web analysis, seeking shortcut with the help of data mining and knowledge map, identifying central node using informetrics and social network analysis method.
【关 键 词】小世界现象/学科信息门户/网络链接/社会网络分析/知识链接Small-world phenomenon/Subject based information gateways/Network hyperlink/Social network analysis/Knowledge linkage
0、引言
1967年，美国社会心理学家Milgram通过著名的发信试验，发现任意两个人之间最多通过6个人就能取得联系，由此提出了“六
度分离”理论。1970年White运用模型，提出了一个修正估计值——约为7个中间人[1]。尽管对于六度分离的确切数值存在分歧，但与总人口的数量级相比，无论哪一个数值都是非常小的，这就从科学的角度表明世界虽大，但也很小，“小世界现象”由此得名。2002年哥伦比亚大学社会学系Watts和Strogatz通过电子邮件在全球范围开展了一个“小世界研究计划”，再次重复Milgram的试验，结果表明邮件平均经过5步～7步传递到目标接收者[2]，再次验证了人际网络中小世界现象的存在，也使“小世界现象”这一术语广为学术界所接受。此外，研究者们还发现在生物细胞网、脑神经网、电力网、航线网络、互联网等多个领域中链条距离长度各有不同，但基本都表现为一个很小的常数，表明小世界现象对于刻画真实世界十分奏效。根据“大世界悖理”，世界尽管很大，总是可以缩成“小世界”，而“小世界”则能保障信息交流扩大进行[3]，因而小世界原理为实现从大世界到小世界的渡越、从无序繁衍走向有序控制提供了明晰的思路。
1、小世界现象的原理概述
任何网络都可以抽象为多个节点(代表网络中的个体)和各点之间的连线(代表个体之间的联系)构成的集合，存在小世界现象的网络也不例外。因此，探究小世界原理首先就要构建具有普适性的小世界网络模型，复杂网络和图论对此提供了很好的分析思路。研究者最早将小世界网络解释为规则网络，即网络中每个节点(共有N个节点)都遵循既定的规则，只和该节点最邻接的K个节点建立连接(见图1的左图)；与规则网络相反的是随机网络，即网络中节点之间的连接是完全无规则的，每个节点都有同等的机会和其它节点建立连
接，不存在高度连通节点和集聚情况(见图1的右图)，这两种情形都与实际不相符。Watts和Strogatz将规则网络上的每一条边按一定的概率p(p≈0.1)进行重定向，增加与其他节点之间的连接，同时保证没有重复的边和自连接的边，这时就会出现少量的快捷连接，它们会伸展到较远的节点，但由于p很小，网络模型总体仍大致维持规则结构(见图1的中图)，也就是说小世界网络是具有一定随机性的一维规则网络[4-5]，这就是著名的W-S小世界网络模型。
图1规则网络、W-S小世界网络和随机网络的简化模型
资料来源：Watts Duncan J, Strogatz Steven H. Collective dynamics of “small-world”networks[J].Nature, 1998,393：440-442图中显示了通过调节p值进行重定向,实现的从规则网络到小世界网络再到随即网络的转化,图中N=20,K=4。
W-S小世界模型中涉及四个重要特性，即特征路径长度(Characteristic path length L)、集聚程度(Clustering coefficient C)、捷径(Short cut)和中心节点(Central node)，这成为深入理解小世界现象形成机制的切入点。各类网络中的节点数量和位置在建立连接之前都是不确定的，因此难以形成纯粹的随机网络，但节点之间也存在随机的连接，它会有助于产生捷径。另一方面，虽然连接难以受制于某一具体规则，但节点总是围绕某一主题建立相关关系，从而会出现网络中与某个节点相连的节点间又存在彼此相连的现象，表现出很高的集团化聚类效应[6]。这一效应不仅为其中的各节点提供连接通道，也成为限制网络增长的重要力量，使得网络中所有节点对的平均路径长度L随着网络大小N呈对数增长(L值较小)。此外，节点的连接常常受到优先连接机制和马太效应的影响[7]。即网络中越是有很多连接的节点越能获得更多的连接，连接数量的累积使得整个网络并不均匀，产生出少量拥有较多连接的中心节点以及一些联系更加紧密的子团体即凝聚子群，中心节点的存在为网络中任意两个节点创造了联系途径，有利于降低网络的特征路径长度。总之，小世界现象的形成展现了网络内部结构和关联关系的建构原理，它与多种网络机制的合力作用息息相关，也会对网络内外的个体产生影响。