Кластеры в графах цитирования по материалам баз научных публикаций

В анализе цитирования кластерные методы используются для определения направлений исследований в некоторой области или для выделения научных групп. В данной работе рассматривается применение двух алгоритмов кластеризации к графам цитирования: получение индивидуальных аппроксимационных кластеров с использованием критерия полусредней связи и структурные разбиения. Кроме того, проводится сравнительный анализ работы данных алгоритмов с работой традиционных методов кластер-анализа, зарекомендовавших себя в анализе цитирования. Основной мерой качества выступает экспертная оценка работы алгоритмов, основанная на предварительно структурированной и “очищенной” различными методами автоматической обработки текстов дополнительной информации о публикациях: аннотациях, именах авторов, местах их работы и ключевых словах. Дополнительной задачей ставится выявление характера цитирования публикаций с использованием метода аннотированных суффиксных деревьев, которое вносит вклад в полноту экспертной оценки. В качестве данных для тестирования выбраны коллекции журналов научных публикаций: “Springer. Journal of Classification”, “Elsevier. Journal of Infometrics” и “Springer. Scientometrics”. Также в ходе работы разработана программа для выгрузки информации о публикациях с портала “Соционет.ру”.