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user: 3. 研究概况 首先使用Carrot2聚类分析工具，对文章题目与摘要中出现的短语运用TF-IDF算法进行词频统计处理得到每篇文章的重点词，接下来运用Lingo算法对提取出来的重点词进行聚类处理，得到图2。以求初步了解在贝叶斯网络的研究过程中都涉及到了哪些领域，并通过气泡大小初步判定哪些分支较为热门哪些分支研究较少。 图2. 重点词聚类气泡图 将图2中的结果，对比相关领域资料，对每一个领域进行归纳统计，得到贝叶斯方法在具体研究和工程应用中涉及的运用方向分支表如表1所示。 Table 1 Use direction branch tabl 涉及方向 运用简介 涉及重点词 应用场景 数学方向 贝叶斯方法在数学领域运用最为广泛，主要以统计学分支下的逻辑推理为主。而由逻辑推理可得出的结果又间接推动了概率预测、分类方法的发展。进而以贝叶斯在数学领域内的研究成果为基础，使得其可以进一步运用在计算机和生物医学方面。 Bayesian Estimation (贝叶斯估计)、Probabilistic Knowledge (概率知识)、Dynamic Probabilistic (动态概率论)、Probabilistic Parameters (概率参数)、Inference methods (推理方法) 赛事预测、股票预测、数据分类、风险分析等 计算机方向 贝叶斯在因果推理上表现出的先天优势，使得贝叶斯方法与目前计算机方向发展热门的人工智能需求不谋而合。同时，在计算机解决部分只需要近似解问题情况的时，相比传统算法通过海量计算作为成本得出确定性的结果。将贝叶斯方法运用在算法中可以有效降低整个算法的时间复杂度，进而优化算法提升效率。 Machine Learning (机器学习)、Algorithmic development (算法开发)、Efficient methods (效率方法)、Optimization methods (最优化方法) 机器人决策、近似问题算法求解、数据挖掘、特征识别等 生物医学方向 基因与基因之间的潜在关联关系在生物学方向具有重大研究价值。而由于自然界生物种类极其丰富，基因关联网络的构建具有复杂性极高、计算量极大的特点。通过贝叶斯方法，利用其因果推理的特性可以高效获取具备潜在关联的基因配对信息，进而进一步揭示不同基因之间的作用机理与功能性信息，为医药学方向研究疾病的发病原理和应对方法提供一定的指导作用。 Gene Networks (基因网络)、Gene Expression (基因表达)、Complex Structure (结构复杂性) 基因表达图谱分析、调控网络的构建、情绪分析等 表1. 运用方向分支表 3.1. 主要研究国家与机构分析 通过对国家和机构进行分析，可以帮助了解相关国家或机构对贝叶斯网络领域的研究程度以及它们之间的合作情况。图3为设定工具阈值和相关系数后，绘制的国家及机构图谱，圆形节点代表国家，直线分支上的小节点代表机构，节点大小代表发文量多少；节点间的连线代表对应的两个国家或机构之间有合作关系；连线的粗细程度代表两者之间合作的紧密程度 [ 3 ]。 通过对研究机构聚类分析，得到知识图谱图3。分析图3和表2可以发现，发文量Top15的研究机构隶属于9个国家：中国3所，美国3所，西班牙3所，韩国、法国、荷兰、丹麦、比利时和巴西各1所。其中，丹麦和比利时的国家发文量排名不在国家发文量排名的Top15中，而这两个国家的研究机构的发文量排名却在机构发文量Top15中，对比该机构和国家发文数量可以发现，这两个国家发表的文献几乎全由丹麦奥尔堡大学、比利时鲁汶大学贡献。英格兰、德国、加拿大、意大利和日本，虽然这些国家的发文量排在前列，但其国家的研究机构发文量却不在机构发文排名前列，说明这些研究机构的分布相对分散。 图3. 国家及机构知识图谱 Table 2 Top 15 research institutions and countries by number of publication 研究机构 文献数量 十年内首次发文年份 国家 文献数量 国家中心性 美国伦斯勒理工学院(Rensselaer Polytech Inst) 26 2008 美国 363 0.46 西班牙格拉纳达大学(Univ Granada) 25 2009 中国 214 0.1 荷兰拉德堡德大学(Radboud Univ Nijmegen) 20 2008 英格兰 129 0.21 云南大学(Yunnan Univ) 18 2008 西班牙 118 0.08 西班牙马德里大学(Univ Politecn Madrid) 16 2008 法国 104 0.28 巴西圣保罗大学(Univ Sao Paulo) 15 2008 德国 101 0.1 清华大学(Tsinghua Univ) 15 2012 加拿大 86 0.04 比利时鲁汶大学(Katholieke Univ Leuven) 14 2008 意大利 65 0.04 美国乔治梅森大学(George Mason Univ) 12 2008 荷兰 59 0.01 西班牙阿尔梅里亚大学(Univ Almeria) 12 2012 日本 53 0 法国南特大学(Univ Nantes) 12 2012 澳大利亚 51 0.04 丹麦奥尔堡大学(Aalborg Univ) 11 2013 韩国 49 0.01 中国科学技术大学(Univ Sci & Technol China) 11 2010 瑞士 43 0.03 韩国延世大学(Yonsei Univ) 10 2008 印度 32 0.05 美国卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon Univ) 10 2008 巴西 30 0 表2. 按文献发表数量排名Top15的研究机构和国家 中心性是用来表示一个节点和其他节点的关联包括其节点在整个网络中的重要程度。中心性越高的研究机构影响力越大。从中心性的角度看许多国家的中心性是0，这表示他们对其他的国家对于贝叶斯网络的研究没有产生影响。中心性大于0的总共有28个国家，其中美国中心性最高，英国和法国在中心性上并列第二，德国排第四，中国排第五。总体来说，美国在国际上的贝叶斯网络研究领域上占着主导的地位，并具有很强的影响力。日本、巴西两国虽然发文量在Top15，但其中心性却都为0，说明日本和巴西对于贝叶斯网络的研究较为封闭，并且对于其他国家的研究并没有产生较为大的影响。 3.2. 作者分析 作者的发文量间接反映了作者在某一领域的影响力。据统计，检索的1613篇文献中，共得到作者1723位。根据普莱斯定律来确定贝叶斯网络研究领域的高产作者，其计算公式为 ，其中Nmax为该研究领域发文量最多的作者所发表的论文篇数，M为核心作者发文篇数下限，从表2中易知Nmax = 26，计算M = 3.819，取整为4，即发表论文4篇及4篇以上的作者为贝叶斯网络研究领域的核心作者，共计48名。 从表3可知大多数作者发文量都在10及10以下，该表列出的首次出现年份是基于本文的研究文献。其中Ji Q第一(26篇)，Ji Q教授主要的研究兴趣是和人工智能应用相关，包括人工神经网络(主要是基于无监督学习)，多智能体系统和混合人工智能，专门解决在计算机网络安全领域的问题 [ 4 ]；Leray P教授(19篇)的研究兴趣主要集中在贝叶斯网络的构建，特别关注于探索性投影寻踪、自组织映射和核方法 [ 5 ]。从首次发文年份上看，集中分布在2008年至2012年，说明2008年以前，研究人员对贝叶斯网络的研究正处于逐步摸索的阶段，并在2008年至2012年渐渐有了研究成果。 Table 3 Number of TOP10 author posts in the past ten year 作者 文献数量 十年内首次发文年份 所属机构 Ji Q 26 2008 美国伦斯勒理工学院 Leray P 19 2008 法国南特大学 Liu WY 18 2008 云南大学 Larranaga P 17 2008 西班牙马德里大学 Yue K 17 2008 云南大学 Bielza C 15 2011 西班牙马德里大学 Lucas PJF 12 2009 荷兰拉德堡德大学 Moral S 10 2011 西班牙格拉纳达大学 Cho SB 10 2008 韩国延世大学 Salmeron A 9 2012 西班牙阿尔梅里亚大学 Gomez-Olmedo M 9 2012 西班牙格拉纳达大学 Cano A 9 2012 西班牙格拉纳达大学 Wang SF 8 2014 中国科学技术大学 Sucar LE 8 2010 美国国家航空航天局 Maua DD 6 2014 巴西圣保罗大学 表3. 近十年TOP10作者发文数量 3.3. 贝叶斯网络研究的主要来源出版物共引分析 通过分析贝叶斯网络学术领域的文献出版物能够比较准确地确定该领域的核心出版物的分布情况。在Cite Space中“node type”选择参数“Cited Journal”，得到出版物分布的共引网络图谱和如表4所示的贝叶斯网络文献发表数量TOP15的被引期刊。 Table 4 Bayesian network literature published in the TOP15 cited journal 被引期刊 文献数量 被引期刊中心性 PROBABILISTIC REASON 476 0.12 MACH LEARN 433 0.16 ARTIF INTELL 426 0.14 LECT NOTES COMPUT SC 402 0.03 INT J APPROX REASON 301 0.18 J MACH LEARN RES 295 0.09 LECT NOTES ARTIF INT 269 0.11 IEEE T PATTERN ANAL 246 0.1 J ROY STAT SOC B MET 211 0.06 ANN STAT 184 0.1 PROBABILISTIC GRAPHI 180 0.01 BIOINFORMATICS 172 0.05 J ARTIF INTELL RES 171 0.15 IEEE T KNOWL DATA EN 167 0.07 SCIENCE 163 0.05 表4. 贝叶斯网络文献发表数量TOP15的被引期刊 其中PROBABILISTIC REASON的被引文献数量高达476篇，排在第一位。MACH LEARN的被引文献数量为433篇，排名第二，ARTIF INTELL的被引文献数量为426篇，排名第三，随后的还有LECT NOTES COMPUT SC (402篇)、INT J APPROX REASON (301篇)等。从中心性来看，INT J APPROX REASON以0.18排在首位，随后的有MACH LEARN (0.16)，J ARTIF INTELL RES (0.15)，PROBABILISTIC REASON (0.12)等。前五个出版物不仅被引文献的数量很多，在领域内的影响也很大，尤其Lecture Notes in Computer Science占有绝对的领先地位，该丛书每年都出版了诸如Computer Security － ESORICS、Network and System S。 ecurity等书籍，涉及了当年的热点研究问题。此外，J ARTIF INTELL RES虽然被引文献的数量不是特别多，但是中心性很高，近十年的影响因子也很高，说明在领域内影响力较大。综合可以看出，Lecture Notes in Computer Science、Machine Learing、International Journal of approximate Reasoning和Artificial Intelligence In Medicine这些学术出版物是该领域中较为重要的组成部分，SCIENCE的在自然科学领域虽然有较大影响，但是在贝叶斯网络的研究中其中心性只有0.05，相对来说在这个领域影响力较低。 3.4. 核心文献分析 文献的被引频次是最能直接体现文献学术影响力及其价值的重要指标。表5是被引频次top10的文献统计列表，从表中可知Stegle发表的“A Bayesian Framework to Account for Complex Non-Genetic Factors in Gene Expression Levels Greatly Increases Power in eQTL Studies”位居第一位，被引频次高达132次，该文研究了一种用于绘制表达数量性状基因座(eQTL)的概率方法，该方法使用贝叶斯建模，它可以模拟基因型的贡献以及已知和隐藏的混杂因子 [ 6 ]。第二位核心文献是Ahmadlou发表的“Enhanced probabilistic neural network with local decision circles: A robust classifier”一文，被引频次为120次，该文探讨了通过使用简单贝叶斯规则的核密度估计，在模式层中计算测试数据对每个训练数据的可能性，并使用局部决策圈(LDC)提出了增强和广义PNN (EPNN)，以提高其对数据中噪声的鲁棒性 [ 7 ]。Psorakis发表的“Adaptive Overlapping Community Detection with Bayesian Non-Negative Matrix Factorization”排在第三位，被引频次为117次，该文提出利用非负矩阵分解(NMF)进行群落检测，可以从整个网络相邻矩阵中找到两个非负矩阵，两个矩阵的乘积很好地逼近原始矩阵。通过分解过程中的贝叶斯解释，不仅可以用Shrinkage方法在大型网络中捕获最合适的社区数，还可以验证在模糊情况下如何将节点分配给社区的良好阈值。该方法应用于一些真实网络和具有基准的合成网络。重叠群落检测的实验结果表明，该方法能够有效地找到群落数量和重叠度，并且比其他现有的重叠群落检测方法具有更好的性能 [ 8 ]。结合表5的关注点来看，有多篇都与生物医学相关，例如Zoppoli发表的“Time Delay-ARACNE: Reverse engineering of gene networks from time-course data by an information theoretic approach”一文介绍了一种从基于信息理论的算法并利用时间序列测量推断基因调控网络的方法，这种算法的基本思想是通过假设作为基础概率模型的静态马尔可夫随机场来检测表达谱之间的时间延迟的依赖性。使用自动计算的阈值过滤掉信息量较少的依赖关系，保留最可靠的连接 [ 9 ]。贝叶斯网络模型在生物医学领域有着其他机器学习不具备的优势 [ 10 ]。 Table 5 Top10 cited reference 文献 关注点 作者 被引频次 A Bayesian Framework to Account for Complex Non-Genetic Factors in Gene Expression Levels Greatly Increases Power in eQTL Studies 贝叶斯复杂控制性 Stegle 132 Enhanced probabilistic neural network with local decision circles: A robust classifier 概率神经网络 Ahmadlou 120 Adaptive Overlapping Community Detection with Bayesian NonNegative Matrix Factorization 重叠社团检测 Psorakis 117 TimeDelay-ARACNE: Reverse engineering of gene networks from time-course data by an information theoretic approach 因果网络 Zoppoli 114 Empirically building and evaluating a probabilistic model of user affect 动态贝叶斯网络 Conati 113 Comparison of co-expression measures: mutual information correlation and model based indices 基因监管网络 Song 96 Neural Dynamics as Sampling: A Model for Stochastic Computation in Recurrent Networks of Spiking Neurons 马尔可夫链 Buesing 89 A Bayesian Approach to Model Checking Biological Systems 系统生物学 Jha 86 A Bayesian regularized artificial neural network for stock market forecasting 贝叶斯正则化人工神经网络 Ticknor 72 A review of recent advances in learner and skill modeling in intelligent learning environments 学习者模型 Desmarais 71 表5. 被引频次Top10的文献