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[期刊] 图书馆杂志
[作者]
阮光册 夏磊
本文将共现分析应用于非结构化文本文件,挖掘文本主题的语义关联。由于文本文献不同于科技文献,缺少关键字等描述信息,本文引入主题模型对文本进行语义降维,生成的主题词作为共词分析的研究对象。实验发现中频主题词能更好地反映文本的主题特征,为此,本文结合齐普夫定律和同词频理论选取中频主题词,通过共词分析识别语义关联,并采用K-means聚类算法实现主题词的聚类。本文以"创新创业"相关新闻文本进行实验,实现文本集主题词的聚类,通过实验对比分析,本文的方法能够更好地体现文本主题的语义联系。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
崔雷
专题文献高频主题词的共词聚类分析崔雷（中国医科大学辽宁１１０００１）ＡｂｓｔｒａｃｔＡｃｏ－ｗｏｒｄｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓｕｂｊｅｃｔｈｅａｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅｄｏｃｕ－ｍｅｎｔｓｅｔｏｆａｒｅｌａｔｉｖ...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
钟伟金
主题词和关键词是共词聚类分析法中最常用的分析对象,但在相同的条件下,两者是否有相近的聚类效果?针对同一文献标本,采用同样的常规处理过程,对关键词和主题词的聚类效果进行对比统计分析,结果显示在高频词、类团成员及聚类质量上,存在较大差别。表明在共词聚类分析法的具体应用中,选择不同的对象时,不能简单套用相同的数据处理过程。最后,就共词聚类分析法的应用、处理规范等方面提出一些意见和建议。
[期刊] 情报杂志
[作者]
宫雪 崔雷
[目的/意义]共词网络作为一类特殊的科学知识网络,不仅能从微观层面揭示科学知识体系内部的实体关系特征,还能以其演化过程反映科学知识概念的增长规律。但目前对于共词网络的研究大多集中于"描述"阶段。对医学主题词的共现网络进行链接预测研究,试图找到一种新的预测科学发展方向的途径。[方法/过程]构建以医学主题词/副主题词为节点的共词网络,抽取没有共现关系的主要主题词/副主题词词对为研究样本,计算各个词对的公共近邻、最短路径等属性值。利用朴素贝叶斯、SMO、J48决策树3种分类算法,对词对的共现关系进行预测,并通过
关键词：
链接预测 共词网络 机器学习 知识发现
[期刊] 情报学报
[作者]
崔雷
本文利用《科学引文索引》光盘数据寻找出某一专题文献中发表当年即被引用的论文，对这些论文两两比较它们之间拥有的相同主题词数目，以此数据为依据对这些当年高被引论文进行聚类分析。将这一结果与同年及翌年的高校引论文同披引聚类分析的结果相比较，探索将当年高被引论文的主题词链聚类分析应用于情报预测中的可能性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵星 高小强 郭吉安 陶乃航
给出一种基于主题词频和g指数的研究热点分析新方法,该方法具有同时计量主题词频和该主题论文的质量以及自然选取主题词数量等特点。以信息计量学为例,对主题词g指数与词频及该主题论文质量的关系进行实证分析。理论推导证明:主题词g指数近似等于主题词g核心内论文的平均被引。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
许海云 岳増慧 雷炳旭 方曙
认为利用专利技术功效主题词与专利引文进行共现分析可直观识别核心专利簇的技术功效特征。与专利引文共现分析相比,专利技术功效主题词与专利引文的交叉共现增加了主题标识,使得基于相同标引主题词的被引专利有相似的技术主题和功效特征。同时,不同的技术功效主题词通过专利引文交叉共现,可以识别不同技术主题的关联度以及技术主题对应的功效特征。最后,选择医用显微内窥镜领域相关专利做实证分析,通过技术功效主题词-专利引文、技术主题词-专利引文以及专利引文共现分析,论证专利技术功效主题词与专利引文共现方法在核心专利挖掘方面的特征、优越性及不足。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
王一博 郭鑫 王继民
近年大数据已成为产业界、科技界和政府部门共同关注的热点研究领域。文章以中国知网(CNKI)论文的题录信息为数据来源,以共词分析、聚类分析、社会网络分析等为主要研究方法,以计算机程序为解决手段,对大数据领域的关键词进行词频统计,建立高频关键词的共词矩阵,发现共词网络的"核心-边缘"结构,通过层次聚类将大数据领域的研究主题划分为10个类团,并结合战略坐标图对这些类团进行深入分析与探讨,以期为大数据理论与应用研究提供参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
侯跃芳 崔雷 朱利娜
应用PubMed数据库的主题词/副主题词关联规则对肺肿瘤诊断的相关知识进行挖掘,并回到原文验证相关因素和肺肿瘤之间关系的有效性。将挖掘到的相关知识进行专家调查,以获得专家不知情的新知识,为科学研究及决策提供了思路。
关键词：
关联规则 主题词 数据挖掘
[期刊] 情报科学
[作者]
曲靖野 陈震 胡轶楠
【目的/意义】大数据时代文本主题挖掘在情报分析领域中的作用日趋重要,通过特征比较共词分析和LDA模型分析两种主流文本主题挖掘方法,研究两者的具体特点,为相关人员合理地运用文本主题挖掘方法处理数据提供一定的参考。【方法/过程】本文分两种情况对比研究:第一、两者挖掘不同时段同一种类文本数据的主题分布信息和主题演化信息的能力;第二、两者挖掘同一时段不同种类文本数据的提取正确主题的能力。【结果/结论】在不同时段LDA模型分析与共词分析相比挖掘主题分布信息的能力可不断提升,并且其可挖掘出更加细化的主题演化信息;在同
[期刊] 图书馆建设
[作者]
吴健 李子运 王洪梅
以ＣＮＫＩ中１２７篇关于深阅读的有效文献为数据来源，利用ＢＩＣＯＭＢ和ＳＰＳＳ软件对其关键词进行共现分析和聚类分析，可发现：我国目前研究深阅读的３个主要领域是图书馆界、出版界和教育界；其热点主要聚焦于＂新媒体环境下的语文教学＂＂全民阅读的策略研究＂＂浅阅读是非之争及图书馆应对策略＂＂大学生深阅读的实证研究＂＂学术期刊应对浅阅读的措施＂，但存在缺乏针对深阅读的系统研究、针对大学生深阅读的研究较少等不足。我国应利用技术优势促进深阅读、提高深阅读实证研究的科学性，研究焦点应转向促进人们深阅读的具体方法，从而更加科学化地进行深阅读研究。
关键词：
深阅读 关键词共现 聚类分析 研究热点
[期刊] 图书馆建设
[作者]
韩洁
OWL具有优良的语义定义性和充分的表达性,可对《中国分类主题词表》转换本体进行形象化描述,并将类目关系与语义信息精准表达出来。《中国分类主题词表》的本体建构方案需将主表与附表分开处理。主表应以类目间关系作为本体处理的重点,以同一关系、等级关系、并列关系和相关关系作为本体处理的基本关系;附表的处理应以词语为中心类,以类号为属性值,以便与叙词表和自然语言系统实现互操作。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
胡晓鹰
通过检索实践,分析CNMARC中非控主题词著录的必要性,总结非控主题词著录的现状及存在的问题。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴志祥 何超 赵凯蕊 闵超 王昊
[目的/意义]学者个人的知识累积伴随着学者整个科研生涯，为其个人的科研经验积累乃至科学系统的发展进步提供了条件，然而目前对学者层面的知识累积行为规律知之甚少。[方法/过程]文章梳理了已有的相关基础理论，以规范的主题词为知识表征，从学者知识累积的生命周期、新知识加入、旧知识复用以及累积知识分布4个方面，对免疫与微生物领域的近万名学者开展了系统的实证研究。[结果/结论]研究发现，学者倾向于复用旧知识，累积知识频次符合幂律分布，职业生涯30年以上的学者尤其明显，因此我们认为学者的知识累积行为可以用“最省力法则”解释。研究发现在探索学者创新行为规律、增强学者自我认知以及科研人才培养等方面具有理论与现实价值。
[期刊] 情报学报
[作者]
王兰成 冯文杰 田梅
本文阐述一种基于中国档案主题词表的自动标引方法 ,并给予实现。该方法将切分关键词和标引主题词融为一体 ,合理地构造了词典 ,并讨论了其中的一些关键技术问题。文章最后介绍该研究应用于中国档案机读目录计算机处理系统中
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