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关键词类群分析法在学科领域研究热点识别中的应用初探——以作物育种领域为例

2023-12-20分类号:G353.1;S330

【作者】巩玥   黄龙光   常志军   张超星
【部门】中国科学院文献情报中心  中国科学院科技战略咨询研究院  
【摘要】[目的/意义]针对传统领域研究热点识别方法存在的低频词被掩盖、聚类主题词杂糅难以解释等问题,提出关键词类群分析法,通过构建符合领域研究范式的关键词类群模型,洞察科研细节和研究逻辑,实现领域研究热点的全面化、结构化揭示,为领域研究热点的高质量识别提供新思路。[方法/过程]提出关键词类群分析法概念,归纳不同学科领域科研论文摘要中的研究表达范式,阐述基于研究表达范式的关键词类群建立的原则和方式,构建利用该方法进行领域研究热点识别的模型。[结果/结论 ]实证分析选取2023年作物育种领域论文为数据集,验证方法的可行性和有效性。结果表明,相较于传统的研究热点识别方法,关键词类群分析法可以有效规避“孤立点式”的分析,从“中观层”的分析视角得到更丰富、精确的领域研究热点。该方法可为领域研究态势分析、领域知识创新决策等应用场景提供高质量的情报支撑。
【关键词】研究热点  关键词类群  作物育种  共现  表述范式
【基金】中国科学院文献情报中心项目“盐碱地饲草育种知识库建设”(项目编号:E2901118)研究成果之一
【所属期刊栏目】图书情报工作
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