网络链接分析的研究现状及其发展趋势
UUV及其路径规划控制的发展现状与趋势
UUV及其路径规划控制的发展现状与趋势2.纪涛中国船级社大连分社，辽宁大连1160003.高强******************，湖北武汉 430033摘要:路径规划技术是决定UUV智能化水平高低的关键技术，它是自主导航中的一个重要组成部分。
本文结合了的研究现状、重点技术以及路径规划技术的研究概况，对UUV路径规划技术的发展趋势进行了阐述，并分析了路径规划技术的方法，主要包括智能化方法和多传感器信息融合方法等；最后对UUV路径规划技术进行了展望。
关键词： UUV；路径规划；自主导航；智能化水平0引言路径规划是UUV的关键技术之一，UUV自主能力的真正含义是具有和外部环境进行交互的能力，这种交互的一个重要方面就是具有全局路径规划以及突发事件的动态重规划和躲避障碍的能力。
如果把UUV进入水域的方位作为起始点，并确定目标点，通过对规划空间进行网络划分形成连接起始点和目标点的网络图，则寻求优化航路问题的本质就是路径优化问题，这种方法是一种确定性状态空间搜索方法，可以减少规划空间的规模，降低了路径规划的难度。
由于水平路径规划仍然需要考虑UUV在运动过程中的生存和做业的有效性，并且考虑规划算法的实时性，所以仍是较为特殊的优化问题。
要实现的路径规划技术对于提高其智能化水平和加快工程化应用进程具有重要意义。
1 UUV的研究现状UUV是不需要由处于潜水器内的人员来操控的水下运载体，多用于执行水下作战、远程运载、海洋监测、情报收集、资源调查、预报预警、科学研究等任务。
UUV技术无论在军事上、还是民用方面都已不是新事物，其研制始于50年代，早期主要用于海上石油与天然气的开发等，军用方面主要用于打捞试验丢失的海底武器（如鱼雷），后来在水雷战中作为灭雷具得到了较大的发展。
80年代末，随着计算机技术、人工智能技术、微电子技术、小型导航设备、指挥与控制硬件、逻辑与软件技术的突飞猛进， UUV得到了大力发展。
由于UUV摆脱了系缆的牵绊，在水下作战和作业方面更加灵活，该技术日益受到发达国家军事海洋技术部门的重视。
平台经济的现实困境及其治理
平台经济的现实困境及其治理目录一、内容描述 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 研究目的和意义 (3)1.3 研究方法和框架 (4)二、平台经济的发展现状 (5)2.1 平台经济的定义和特点 (6)2.2 平台经济的发展历程 (7)2.3 平台经济的主要领域和应用 (8)三、平台经济的现实困境 (10)3.1 垄断和不正当竞争问题 (12)3.2 用户隐私和数据安全问题 (12)3.3 劳动者权益保护问题 (14)3.4 产品质量和服务水平问题 (15)3.5 金融风险和监管难题 (16)四、平台经济治理的国际经验与启示 (17)4.1 欧美国家的经验与教训 (18)4.2 日本韩国的实践与借鉴 (19)4.3 我国香港澳门的成功案例 (20)4.4 对我国平台经济治理的启示和建议 (21)五、我国平台经济治理的现状与挑战 (22)5.1 我国平台经济治理的法律体系 (23)5.2 我国平台经济治理的政策环境 (24)5.3 我国平台经济治理的实践探索 (26)5.4 我国平台经济治理面临的挑战和问题 (27)六、完善我国平台经济治理的对策建议 (28)6.1 加强立法和法规建设 (30)6.2 优化政策环境和扶持政策 (31)6.3 提升监管能力和技术手段 (32)6.4 增强企业自律和社会监督 (34)6.5 推动国际合作与交流 (35)七、结论 (36)7.1 主要研究发现总结 (37)7.2 研究的局限性和不足之处 (38)7.3 对未来研究方向的展望 (39)一、内容描述市场垄断与反竞争:平台巨头凭借数据优势、平台壁垒等，可能形成垄断，损害中小平台和消费者的利益。
数据滥用与隐私泄露:平台收集大量用户数据，存在数据滥用、隐私泄露等风险，威胁用户合法权益。
劳动者权益问题:平台经济模式导致一部分劳动者收入不稳定、缺乏社会保障，存在劳动权益维权难题。
内容审核及虚假信息:平台无法有效控制平台内容，虚假信息和违法内容传播问题突出，危害社会稳定和秩序。
典型前馈神经网络的研究现状与分析
典型前馈神经网络的研究现状与分析【摘要】本文主要介绍了典型前馈神经网络的研究现状与分析。
在对前馈神经网络进行了简单介绍，并明确了研究的目的。
在详细介绍了典型前馈神经网络模型、研究现状分析以及前馈神经网络的应用、优势和局限性。
在探讨了前馈神经网络的未来发展，并进行了总结与展望。
通过本文的阐述，读者可以对前馈神经网络有一个全面的了解，并对未来研究方向进行展望。
前馈神经网络的研究不仅有利于提高人工智能的发展水平，还能在各个领域的应用中发挥重要作用。
【关键词】前馈神经网络、典型模型、研究现状、应用、优势、局限性、未来发展、总结、展望1. 引言1.1 前馈神经网络简介前馈神经网络，也称为前馈式神经网络或者卷积神经网络，是一种常见的人工神经网络模型。
它由多个神经元组成，这些神经元按层次排列，每一层的神经元与下一层的神经元之间存在连接。
信息通过这些连接从输入层流向输出层，不允许任何反馈连接。
这种结构使得前馈神经网络适合进行监督学习，即通过已知的输入和输出数据来训练网络，以便在未知数据上做出准确的预测。
前馈神经网络具有良好的拟合能力和泛化能力，能够处理各种类型的数据，包括图像、文本、音频等。
在机器学习领域，前馈神经网络被广泛应用于分类、回归、目标检测等任务中，取得了许多令人印象深刻的结果。
前馈神经网络是一种强大的模型，具有广泛的应用前景。
通过不断改进网络结构和优化算法，前馈神经网络的性能将进一步提高，为各种领域的实际问题提供更有效的解决方案。
1.2 研究目的研究目的是探讨典型前馈神经网络在当前科研领域中的应用和发展趋势，进一步深入了解该神经网络模型在解决实际问题中的有效性和优势，以及可能存在的局限性和挑战。
通过对前馈神经网络的研究现状进行分析，可以为未来相关研究提供指导和启示，推动该领域的进一步发展和应用。
通过总结前馈神经网络的优势和局限性，可以有针对性地改进该模型，提高其在各个领域的应用效果，促进人工智能技术的发展与进步。
电能路由器的发展及其关键技术
电能路由器的发展及其关键技术随着新能源的大量引入和智能电网的快速发展，电能路由器作为一种重要的电力电子设备，正逐渐引起人们的。
电能路由器能够在电力系统的不同部分之间路由电能，实现高效、安全、可靠、灵活的能源传输与分配。
本文将详细介绍电能路由器的发展历程、关键技术以及未来趋势。
电能路由器的发展可以追溯到20世纪90年代，当时人们开始研究电力电子技术和微电网，以解决传统电力系统面临的挑战。
随着新能源技术的不断涌现，如太阳能、风能等，电能路由器的需求也日益增长。
在过去的十年里，电能路由器已经从实验阶段走向商业化应用，并在智能电网、微电网、分布式能源等领域得到了广泛应用。
电能路由器的硬件主要包括功率半导体器件、储能单元、控制单元等。
其中，功率半导体器件是电能路由器的核心元件，用于实现电能的双向传输和动态路由。
先进的功率半导体器件，如IGBT、SiC等，具有高效率、高耐压、低损耗等特点，有助于提高电能路由器的性能。
软件是电能路由器的神经中枢，它负责系统的控制、保护、监测和优化。
软件通常采用先进的控制算法和优化策略，如矢量控制、神经网络等，以实现电能路由器的快速响应、高效率、高可靠性。
软件还能够实现与外部系统的信息交互，以支持智能电网的运营。
电能路由器通常采用无线或有线通信方式，与外部系统进行信息交互。
通信协议是实现信息交互的基础，它需要支持大量的数据传输和控制指令的发送。
常见的通信协议包括Modbus、CAN、Ethernet等。
能量管理是电能路由器的关键技术之一，它涉及到能量的调度、分配和优化。
电能路由器通过先进的能量管理策略，如需求响应、储能调度等，实现能量的最大化利用，同时保证系统的稳定性和可靠性。
随着电力电子技术的发展和新能源的广泛应用，电能路由器的发展前景十分广阔。
未来，电能路由器将应用于更多的领域，如智能电网、微电网、分布式能源、电动汽车等。
同时，电能路由器的功能和性能将进一步提升，实现更高效、更可靠、更智能的能源传输与分配。
网络行为的分析与获取
关键词 ： 网络 安 全； 网络 行 为； ￣ｄ Ｃ － Ｎ络； 网络 行 为分析
１ 网络行为分析与获取的必要性
网络 已经 发展 成为建设和 谐社会 的一项 重要基础 设施 ， 发 挥着重 要作用 。 网络安全技术 不断演进 ， 网络安全 的内涵不
也有八家企业加入了可信计算组。 Ｔ Ｃ Ｇ 进一步划分为更详细的研 究组 ， 包括 体系 组、 无 线移动组、 Ｐ ｃ 客户机 组、 服务器组 、 软件
网络发展 ， 网络行为的分析与获取是必须要完成 的。
网络 的安全可信 ， Ｎ Ｂ Ａ 的重点就在于发现网络中的异常行为， 因 此通常情况下的Ｎ Ｂ Ａ 于 旨 的都是 网络异常行为分析。
２ 国内外研究现状及发展趋势
． １网络异常行为 国际上 的研 究现 状表 明， 当前可信网络的工作都是就某 个 ３ 网络异常行为就是利用计算机和 网络对信息系统 的功能、 局部 目标展开， 没有形成完 整的体系 ， 十 分缺 乏原创 性 的基 础
整理这些行 为特征并加 以 分析将会大大提高我们 １ ９ ９ ９ 年 ，由康 柏 、 惠普 、Ｉ Ｂ Ｍ 、Ｉ ｎ ｔ ｅ １ 和微 软牵 头组 织 了 们能够收集、 如果我们能够对这些 网络异常行 为的特 可信计 算平 台联 盟 （ Ｔ Ｃ Ｐ Ａ ： Ｔ ｒ ｕ ｓ ｔ ｅ ｄ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ 对 网络犯罪 的侦破率 ；
神经元形态和连接的重建技术
神经元形态和连接的重建技术 是神经科学领域中的重要研究方向之一。通过对神经元的形态和连接进行重建，可以更好地理解神经元的功能和神经网络的构建原理，为神经退行性疾病的治疗提供更加有效的手段。本文将介绍的现状和未来发展趋势。
一、单细胞重建技术 单细胞重建技术是神经元形态和连接重建技术中的一种重要手段。通过该技术，可以对单个神经元进行高清晰度、三维重建，并分析神经元的形态特征和连接关系。单细胞重建技术的主要流程包括样本制备、成像、图像处理和分析等环节。
在样本制备方面，常用的方法有透明化技术和组织切片技术。透明化技术可以将大脑组织变得透明，使得光学显微镜可以直观观察神经元的形态和连接情况。常用的透明化技术包括CLARITY、iDISCO和uDISCO等。而组织切片技术则是将组织切成薄片，通过光学显微镜直接观察神经元的形态和连接情况。 在成像方面，现阶段主要采用的技术是多光子显微镜技术（MPM）和电子显微镜技术（EM）。MPM既能够实现体积成像，又能够保持神经元的活性，适合对大脑进行实时成像。而EM则能够达到更高的空间分辨率，适合对神经元的细节结构进行研究。
在图像处理和分析方面，目前常用的软件有Neurolucida、Vaa3D和Amira等。这些软件可以对成像得到的神经元图像进行分析和建模，提取神经元的形态特征和连接关系，并进行后续的功能研究。
二、神经元网络重建技术 神经元网络重建技术是以神经元为单位，重建神经元之间的连接关系。通过神经元网络的重建，可以更好地了解神经元之间的信息传递方式和神经网络的整体结构。神经元网络重建技术的主要流程包括样本制备、成像、图像处理、网络重建和分析等环节。
与单细胞重建技术相比，神经元网络重建技术需要对大脑进行不同的样本制备和成像方式。在样本制备方面，常用的方法有脑切片、加工技术和酶溶解成像技术（CLARITY和iDISCO）等。在成像方面，常用的方法有MPM、EM和光学显微镜（LSM）等。 在图像处理和网络重建方面，目前主要采用的软件有NeuroExplorer、CATMAID和NetMets等。这些软件可以从图像中提取出神经元之间的连接信息，并建立起神经元网络模型，进一步研究神经网络的结构和功能。
县乡波分OTN承载OLT组网分析与研究
县乡波分OTN承载OLT组网分析与研究1. 引言1.1 研究背景县乡通信网络是现代社会中不可或缺的基础设施，对于推动经济发展、改善民生、促进信息化建设具有重要意义。
随着我国城市通信基础设施的不断完善和普及，乡村地区的通信建设也逐渐受到重视。
由于乡村地区的经济发展水平相对较低、通信需求较为分散，传统的通信网络往往存在覆盖范围小、带宽狭窄、连接不稳定等问题。
为了解决乡村地区通信网络建设面临的问题，县乡波分OTN承载OLT组网技术应运而生。
该技术结合了波分复用技术、光传输网络技术和光传输网管理技术，能够实现更高的带宽利用率、更稳定的连接质量和更灵活的网络管理。
通过对县乡波分OTN承载OLT组网技术的深入研究和应用，可以有效提升乡村地区通信网络的建设水平，促进信息化进程在乡村地区的全面推进。
对县乡波分OTN承载OLT组网技术的研究具有重要意义，有望为乡村地区通信网络建设提供更多技术支持和解决方案。
1.2 研究意义县乡波分OTN承载OLT组网是当前网络通信领域中的重要技术方向之一。
其研究意义主要体现在以下几个方面：县乡波分OTN承载OLT组网技术的研究对于推动我国信息产业的发展具有积极意义。
作为信息社会的基础设施，网络通信技术的发展水平直接关系到国家的经济发展和社会稳定。
通过对县乡波分OTN承载OLT组网技术的深入研究，可以推动我国信息产业的进步，提升我国在全球通信领域的竞争力。
县乡波分OTN承载OLT组网技术的研究还有助于加强网络安全和保障信息传输的稳定性。
随着网络攻击日益猖獗，网络安全问题成为人们关注的焦点。
通过对县乡波分OTN承载OLT组网技术的研究，可以加强网络的安全保障措施，防范网络攻击，保障信息传输的安全和稳定。
1.3 研究现状目前，国内外学者对县乡波分OTN承载OLT组网技术进行了大量的研究和探索，并取得了一系列的研究成果。
在国内，一些研究机构和高校也开展了相关的研究工作，积极探讨县乡波分OTN承载OLT组网技术在农村地区的应用和推广。
基于共词分析的复杂网络研究现状分析
基 共 词 分 的 复 杂 网 络 研 究 现 状 分 析 于 ／ ，／ 析 Ｊ 、ｒ ＇ －， Ｊ
白婷婷 ， 郑新奇 ， 赵 璐
（ 国地 质 大学 （ 京 ）土 地 科学 技 术 学 院 ， 京 １０８ ） 中 北 北 ００３
摘要： Ｃ Ｋ 总库上有关复杂网络的相关文献为数据源 ， 以 ＮＩ 在共词分析的基础上通 过多维尺度分析方法和战略坐标分析方法 探
ｓａ ｇ ｏｒ ｎｔ ａａ ｓ ．１ｓ ａｅ ｉ ｉ ｍ ｄｉ ｔ ｏ ｐ ｘｎｔｏ ．ｈ ｓｌ ｏ ａ： Ｔｅｓ ｄ ｃｍ ｌ ｅ ｏｋ ｃｕ ｔ ｔ ｉ ｃｏｄ ａ ｎｌｉ １１ ｐｒｒ ｄｔ ｇ ｅｓ ｅａｖ ｅＯ ｍ ｌ ｅ ｒ Ｔｅｒ ｕｓｓ ｗｔ ｔＯ ｈ ｙｏ ｏ ｐ ｘｎｔ ｒ ｌ ｒｅｃ ｉ ｅ ｙ ｓ ｉｐ ｔｅ ｏ ｖ ｏ ｃ ｌ ｃ ｅ ｗｋ ｅ ｔｈ ｈ ｕ ｔ ｆ ｅ ｗ ｓ ｄ ｏ
ｅ ｏｕｉｎ ｒ ｃ ａ ｉ ｄ ｓ ｂｌ ． ｅｏ ｅ ａ ｅ ｆ ｔｄ ｎ ｅ ｔｒ ． ｓｆｒ ｈ ｔｕ ｔｒ ｆ ｈ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｎ ｃ ｒ ｙ ｏ ｏ ｌｘ ｎ ｔ ｖ ｌｔ ａｙｍｅ ｈ ｎｓ ａ ｔ ｉ ｔ Ｔ ｖ ｒｌ ｆ ｌ ｏ ｕ ｙｔ ｄ ｄ ｔ ｍａｕｅ Ａ ｏ ｅｓｒｃｕ ｅｏ ｅｍａ ａ ｅ ｎ ｄ ｓ ｕ ｉ ｆ ｍｐｅ ｅ— ｏ ｍｓｎ ａ ｉ ｈ ｙ ｌ ｄ ｓ ｉ ｅ ｏ ｔ ｔ ａ ｅ ｔ ｃ ｗ ｒ ｔｅ ｉｔｒ ｒ ｆｔｅｓｒｃｕ ｅ ｗ ｓｌｏ ｅ ａ ｄｔ ｅｒ ｓａｃ ａ ｏ ｅ ｔｒ ． ｕ ｅｓ ｕ ｔ ｅ ｌ ｋ ｌｓ ｌ ｇ ｔｅ ｉ ｔｅ ｕ ｙｏ ｏ ｌｘ ｏｋ， ｅ ｉ ｔ ｔｒ ａ ｓ ，ｎ ｅｅ ｒｈ ｗ ｓｎ ｔ ｔ ｕ ｅ Ｂ ｔ ｈ ｔ ｃｕ ｎ ｅ ｃｏｅｙ ｔ ｅ ｒ ｔ ｏｈ ｒｓ ｄ ｃ ｍｐ ｅ ｈ ｎ ｏｏ ｈ ｕ ｏ ｈ ｙ ｍａ ｔ ｒ ｒ ｉ ｄ ｏ ｈ ｗｈ ｔ ｆ ｎ ｔ ｏｋ， ｄ ｔｅ ｅ惝 ｅ ｒ ａ ｒ ｗ ｎ ｈ ｆｒ ｅ ｏ ｎ ｒ ｅ ｅ ｐ ｎ ． ｎ ｔｅｃ ｍｐｅ ｅｗ ｒ ｆｔｅ ｒ ｔ ａ ｅｅ ｒｈ ｔｅｅ ｎｐｅ ｙ ｔ ｗ ｉｈｅ ｅ ｏｋ， ｐ ｌ － ｕｔ ｒ／ｏ ｌ ｏ ｖ ｌ ｍｅ ｔ（ ｈ ｏ ｌｘｎ ｔ ｏｋ ｏ ｈ ｏ ｅｉ ｌ ｓ ａｃ ，ｈ ｏ ｌ ｘ ｓ ｓ ｍ， ｅｇ ｔｄ ｎ ｔ ｒ ｔ ｏｏ ｈ ｆ ｄ ｏ Ｉ ｃ ｒ ｌ ｅ ｗ ｏ
网络素养研究现状及发展趋势分析
网络素养研究现状及发展趋势分析作者：闫瑜梁丽来源：《教育教学论坛》2014年第38期摘要：当今时代，网络已经是大众离不开的信息媒介。
然而，在纷繁的网络世界中，大量良莠不齐的信息同时涌现。
如何在网络世界中获得所需，做有价值的探寻，这就涉及到网络素养的问题。
本文首先追溯网络素养的源起，之后针对其内涵作了梳理，以国内外网络素养研究的概况为基础，分析了网络素养教育的研究趋势等，旨在理清网络素养研究的现状以及发展特点，对新媒体时代下网络素养研究的前进趋势作出展望。
关键词：网络素养；信息；网络素养教育；研究现状中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）38-0240-02一、网络素养的起源及内涵发展素养一词，出于《汉书·李寻传》：“马不伏枥，不可以趋道，士不素养，不可以重国。
”现多用以指人们通过不断的自我修养和自我锻炼，在某一方面所达到的较高的水平和境界。
[1]关于网络素养的涵义，学术界众说纷纭，尚未形成统一的看法。
“网络素养”的概念是美国学者麦克库劳（McClure）在1994年首次提出的。
麦克库劳提出网络素养是由两方面组成的，即知识和技能，具体的说就是网络知识的正确判断和应用，网络技能的有效使用，此两点是评价一个人网络素养好坏的肯定性标准。
[2]麦克库劳还指出，网络素养是这样一种能力：对网络资源的价值有良好的了解和判断，能轻松、熟练地利用检索工具搜寻网络上的特定信息，并自如地处理和利用。
关于网络素养的两个组成要素（知识与技能），麦克库劳给出了以下的具体涵义：知识是指掌握网络资源的服务范围及所得信息的使用方法，清楚在日常生活中网络信息扮演的角色及其定位，对于网络信息构成和取得机制有很好的了解。
而能通过搜索工具的使用，方便获得需要的网络资源并能结合自身需求提升网络资源的使用价值，是其对技能所下的定义。
[3]美国学者阿特·西尔夫布莱特（Art Silverblatt）丰富了网络素养的涵义，他认为网络素养包括七个层面：分别为第一，可以决定自己的网络消费；第二，对网络传播的基本原理有较好的了解；第三，能够认清网络对于个人及社会的影响；第四，具有分析网络信息策略的能力；第五，善于解读网络信息文本和网络媒介文化；第六，能够很好地理解和欣赏网络信息的内容；第七，向网络互动的对象提供负责的、有效的媒介讯息。
数据挖掘神经网络法的研究现状和发展趋势综述
数据挖掘神经网络法的研究现状和发展趋势综述摘要：随着计算机技术的迅猛发展，数据挖掘技术越来越受到世界的关注。
从数据挖掘的概念出发，介绍了数据挖掘的对象、功能及其挖掘过程，结合数据挖掘的几种常见挖掘算法：决策树法、关联规则法和神经网络法等，对其主要思想及其改进做了相关描述；总结了国内外数据挖掘的研究现状和应用，指出了数据挖掘的发展趋势。
关键词：数据挖掘；决策树法；关联规则法；神经网络法；研究现状；发展趋势0引言数据挖掘作为一个新兴的多学科交叉应用领域，正在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色。
随着信息技术的迅速发展，各行各业都积累了海量异构的数据资料。
这些数据往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要将这些数据转化成有用的信息和知识，从而达到为决策服务的目的。
数据挖掘分析得到的信息和知识现在已经得到了广泛的应用，例如商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。
数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果。
本文主要介绍了数据挖掘的几种主要算法及其改进，并对国内外的研究现状及研究热点进行了总结，最后指出其发展趋势<sup>[1]</sup>。
1研究背景1.1数据挖掘目前数据挖掘是人工智能和数据库领域的研究热点，数据挖掘是发现数据库中隐含知识的重要步骤。
数据挖掘出现于20世纪80年代末，早期主要研究从数据库中发现知识（Knowlegde Discovery in Database，KDD），数据挖掘的概念源于1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际会议<sup>[2]</sup>。
数据挖掘作为一种多学科综合的产物，综合利用人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，自动分析数据并从中得到潜在隐含的知识，从而帮助决策者做出合理并正确的决策。
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网络链接分析的研究现状及其发展趋势计算机技术和互联网的应用对网络链接提出了更高要求，即对客户心理和客户需求分析的重视程度的加强。
网络链接分析是当代网络计量学的前沿和热点研究方向之一，以超链接和超文本技术为基础。
对网络链接分析的相关概念进行了阐述，并着重从搜索引擎、网页分布以及网络链接指标三个方面进行国内外研究情况分析和探讨，最后对该领域的发展趋势进行了简单论述。
标签：网络链接分析；搜索引擎；网页分布；网络链接指标1 引言随着计算机的发展应用和互联网的普及，当今社会正逐步走向信息化和网络化。
基于网络化服务和技术产业日渐成熟，并得到广大民众的认同和使用。
早在20世纪80年代末，欧洲原子物理实验室（CERN）提出了WEB理念，从而实现了局部范围内的数据传输和共享。
随着超文本标记语言的开发和利用，互联网进入了飞速发展的时期。
随着对客户心理和客户需求分析的重视程度的加强，网络链接分析以其时效性、准确性日益成为现代网络分析和信息情报获取的重要手段和方法，并且正逐渐发展成为当代网络计量学领域的前沿问题和研究方向，即网络链接分析研究应运而生。
2 网络链接分析的国内外研究现状2.1 网络链接分析网络链接分析可以最早来源于“链接”一词。
链接，简而言之就是定义和说明两个或更多事物之间的关联和内外在联系。
随着计算机技术的出现和互联网的发展，以计算机网络作为信息共享平台的网络链接技术成为网络信息传播和更新的重要手段。
在统一资源定位符（URL，Uniform Resource Location）的基础上，网络链接利用超链接和超文本技术，完成同一网站内部的不同网页，不同网站，以及系统内外部的链接。
正是通过这种链接技术的发展，并将其辐射到整个互联网网络，无数分布在世界各地的计算机才能联系到一起，构成网络的一部分。
越来越多的网络服务商也关注到了网络链接的相关分析，甚至在学界也引起了巨大的轰动和讨论。
很多学者认为，网络链接分析的实质就是传统文献计量学中的“引文分析法”，或者将其称之为“网络引文分析”。
正如学者苏芳荔所指出的那样，“文献引文呈现出主题集中，网络链接则呈现出主题发散。
”相比之下，笔者更认同其作为一种在网络计量学范畴中的对网络链接规律及其分布的研究方法。
张洋教授和赵蓉英教授在《网络链接分析的基本术语及其规范化》一文中将其定义为“一种以网络连接为研究对象，根据引文分析法的基本原理和方法，对网络连接的分布规律和网络信息单元之间的链接规律进行分析研究的网络信息计量学的特征研究方法”。
该定义的提出对于全面而准确地描述网络链接分析的特点和作用具有跨时代的意义。
2.2 搜索引擎的相关研究搜索引擎是网络重要的链接工具和导航工具，也是网络计量学研究的基本数据采集工具，更在网络链接中发挥着越来越重要的关键作用。
它指利用一些方法和策略从互联网采集信息，通过标引各种不同网站，从而建立系统的资源检索机制，对网络资源进行组织、整理和分配，为用户提供信息检索服务。
国内外目前搜索引擎用得比较多的是如Baidu、Google、Alltheweb等。
AltaVista和Alltheweb 作为著名的搜索引擎，不仅能对网页进行站内外检索，更能统计出总链数、外内链数以及链接影响因子等指标，其适用性强、查准率高。
虽然搜索引擎的种类和形式越来越多，其检索性能也越来越强大和完善，但系统的查全率、查准率以及稳定性等都不尽如人意，而且随着网络链接分析的深入研究，这些传统的检索工具亟待更新和扩展。
1997年12月，AltaVista、ExciteLycos、NorthernLight等搜索引擎开始投入使用，32 亿个网页得到成功检索，但与此同时我们发现一个重大的问题，即“所有的网络搜索引擎的查全率都不能保障100%准确，对于单个搜索引擎而言，它们最多只能检索到所有网页总数的三分之一”。
有很多因素限制了搜索引擎的查全率，包括使用不同的检索词和检索策略等。
在对搜索引擎进行研究的过程中，学者着重关注了不同网页和不同站点之间的链接，其中网络链接的覆盖面、权重性成为了研究的重点和方向。
英国文献学家Snyder、Rosenbaum和Ingwersen等人研究了一些网页和站点之间的链接关系，提出应对搜索引擎进行联合以促进信息共享。
通过对网页赋予不同的权重，并以此对其影响力进行排序，谷歌的创始人SergeyBrin和LarryPage为用户筛选和了解当前关键信息的相关情况提供了帮助。
在比较国内外各种搜索引擎的使用情况时，吴茵茵指出，由于通过AltaVista检索到的中文信息要远多于Alltheweb，所以它更适合在中国的网络计量学中进行应用。
而邱均平教授在《中国大学网站链接分析及网络影响因子的讨论》中的文献检索情况却表明返回的数据比Alta Vista要多。
以上研究的结论和成果有助于量化信息的研究和规范化处理。
此外，通过对搜索引擎的覆盖范围进行限定和研究，能够最大化的利用具有实用性的信息，从而提高搜索引擎的检准率。
3 网络链接分析的发展趋势目前，网络链接无论从连接工具、分析方法以及相关分析指标都去得了一系列不俗成果，但是还存在不少问题。
首先，很多学者认为链接分析法的局限性问题是网络链接分析的最大问题。
链接分析是基于网站被链接与网站质量之间的正向联系的假设，然而网络信息数量大、类型多样、增长迅速，此外任何人可以不通过严格的审查就在互联网上发布信息，因此链接分析的基本假设能否成立就备受质疑。
其次，网络的被链接数量和访问数量是不尽相同的，而且即便在某种程度上具有一致性，也是由商业推广的广告商、贊助商所决定的，因此这种评价体系本身就缺乏一定的客观性和真实性，因为它有时很难代表用户的真实想法。
此外，链接量的计算也受网络链接抽取难度所限。
网上数据形式复杂，除了半结构化的数据，如网页、文档等，还有一些非结构化数据的存在，如图像、动画、声频、视频等格式的文件。
目前，现有的信息识别和处理技术很难分析和辨别出后者这些文件中的链接，此外由于受到不同的脚本语言种类、程序员个人设计偏好的影响，分析和抽取动态网页的链接也十分困难，从而导致链接量的统计不准确。
学者陈颖仪在《网站访问量与链接量关系的实证研究—以我国电子商务网站为例》一文中提到：“Alexa 访问量排名是综合用户链接数和页面浏览数后在网站之间进行比较排序的结果，因此是相对值，只依据排名在一定程度上可能会影响相关性分析得准确性。
”李江教授对在网站评价过程中利用网络链接分析法的做法提出了三点建议：第一是链接的动态平衡情况需要被考虑；第二是“第一假设前提”的成立受到了诸多因素的限制；第三是链接指标值的获取使得商业搜索引擎在工作中可能遇到一些困难。
网络链接分析及其应用研究的瓶颈主要在以下两方面：一方面，必须全面考虑各种载体的具体情况，从链接动机和链接类型出发区分网页的权重，对链接进行详细的分类统计，把对测定结果的解释和应用建立在统计指标发展变化的内部机理分析的基础之上。
另一方面，在链接分析中引入数据挖掘、知识发现、XML和元数据等先进方法和技术，不断改进搜索引擎的限制性搜索与控制功能，研制专业链接分析工具。
这些控制方法和手段能够减少网络链接分析本身缺陷的负面影响，从而为网络链接分析在不同领域的应用打下基础。
总体而言，国内外网络链接各方面的研究还不够成熟，而我们对其整体研究的思路比较狭窄，并没有完全摆脱传统文献计量学的影响和束缚。
对此，著名信息计量学家邱均平教授对网络链接分析进行了全面而详细的论述，即为了继续深入探讨网络链接分析及其实际应用，需要在以下方面做出改进：一是对网络链接分析的对象和特征进行基础性的理论研究，明确其定义、内涵和特点；二是對网络链接分析的方法进行研究，主要方法包括内容分析方法，引文分析方法等，这些方法可以被广泛灵活地运用于网络链接分析；三是对网络链接分析工具进行开发，合理开发出用于网络链接研究的专用软件，以提高研究结果的可靠性；四是积极探索网络链接分析新的应用领域，摆脱现有的思想束缚，使网络链接分析的应用领域拓展到行业实践中去。
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