第1章 导论 1
1.1 知识模型理论的演进 4
1.2 人文社会科学评价理论回顾 11
1.3 国内人文社会科学研究成果评价的主要观点 16
参考文献 17
第2章 跨界知识模型和估计过程 19
2.1 跨学科研究进展 20
2.2 跨界知识模型的含义 22
2.3 人文社会科学跨界知识模型的估计过程 26
2.4 跨界知识模型的框架和数据 27
参考文献 33
第3章 社会网络分析 35
3.1 社会网络的概念与发展 36
3.2 社会网络的基本特征 39
3.3 网络抽样 44
3.4 社群挖掘算法 51
3.5 社群网络模型的评价 57
参考文献 58
第4章 重叠社群提取算法 60
4.1 重叠社群概述 61
4.2 无背景信息社群提取算法 61
4.3 带背景信息社群挖掘算法 63
4.4 带背景信息的重叠社群提取OCE算法 67
4.5 OCE算法的性质 69
4.6 几种社群挖掘算法的比较 75
参考文献 77
第5章 自然语言模型 79
5.1 向量空间模型概述 81
5.2 统计语言模型 84
5.3 LDA模型 86
5.4 LDA模型在语言腐败识别中的应用 90
5.5 基于网络调整的主题模型（Net-PLSA） 108
5.6 中文分词方法和分词工具 113
参考文献 119
第6章 学术热点发现的理论与实践 121
6.1 学术热点概念的变迁 122
6.2 基于学者选读文献的学术热点定义和数据基础 124
6.3 随机区块模型和计算 125
6.4 实证研究 129
6.5 本章小结 139
参考文献 140
第7章 人文社会科学学术跨界影响力模型 141
7.1 文献的跨界影响关系估计数据 142
7.2 无重叠社群的实证研究 144
7.3 重叠社群的跨机构合作主题模型研究 153
7.4 总结与未来研究展望 168
参考文献 169
索引 170
后记 172