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基于核心作者研究兴趣相似性网络的社群隶属研究*——以国内情报学领域为例

2018-06-20分类号:G353.1

【作者】徐健  毛进  叶光辉  巴志超  李纲  
【部门】武汉大学信息资源研究中心  华中师范大学信息管理学院  
【摘要】[目的/意义]构建情报学领域核心作者研究兴趣相似性网络,研究该网络的社群结构与社群隶属问题。[方法/过程]在CSSCI数据库以中图分类号为检索条件,下载该学科1998-2015年所有的论文数据,通过普莱斯定律识别核心作者。将作者研究兴趣用词袋模型表示,并计算作者间研究兴趣的余弦相似性,进而构建核心作者研究兴趣相似性网络。在此基础上进行社群划分并识别各社群研究主题,计算作者对各社群的隶属度与模糊熵。[结果/结论]研究发现,当前我国情报学研究可分为信息组织与检索、文献计量与科学评价、竞争情报与知识管理、情报学学科整体研究4个领域,大部分作者研究并不局限于单个领域,竞争情报和文献计量领域界限明显,较少有作者将彼此作为次要隶属社群。
【关键词】研究兴趣  网络  情报学  社群  隶属度  相似性
【基金】国家自然科学基金项目“科研团队动态演化规律研究”(项目编号:71273196)、“基于排名分析-特征识别的应急决策专家发现”(项目编号:71740012)和“突发公共卫生事件社交媒体信息主题演化与影响力建模”(项目编号:71603189)研究成果之一
【所属期刊栏目】图书情报工作
文献传递