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[期刊] 情报学报
[作者]
孙佳佳 李雅静
对作者关键词进行价值细分研究，有助于识别学科高价值研究热点主题，帮助研究者们精确把握高价值研究主题和学科研究前沿。本文引入营销领域客户价值细分RFM (recency,frequency,monetary)模型，对各个指标进行动态加权，多次实验后，形成多组关键词价值细分结果；从关键词生命周期的角度，结合医学领域的生存分析方法，使用Kaplan-Meier曲线和Logrank检验验证，识别出最优价值细分结果；依据帕累托原则和聚类算法得到高价值热点主题。数据源选择CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)收录的图情档领域期刊论文，对1998—2019年的题录数据进行实验。相较于已有的热点主题识别方法，本文的识别结果考虑了关键词的价值属性和分类，较好地识别了高价值热点主题。
关键词：
价值细分 热点主题 主题识别
[期刊] 现代情报
[作者]
丁晟春 王楠 吴靓婵媛
[目的]从海量微博舆情信息中准确、高效地发现和挖掘当下的热点主题,以期为政府和企业监控和管理舆情动态提供有价值的参考。[方法]研究首先从维度、特征和度量三方面综合考虑构建"帖子—主题"二模网络模型,其次选择词频、主题权重和词频增长率3个特征来抽取模型所需的有效关键词,然后选取社会网络分析法中的社区发现方法进行基于关键词的主题社区发现,最后综合考虑用户影响力和传播影响力两个属性,通过热度分析确立主题热度,识别热点主题。[结果]实验表明,该方法能有效挖掘网络舆情中的热点主题,检测出的主题结果均正确,验证了本文
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郑彦宁 许晓阳 刘志辉
［目的 ／意义］研究分析已有研究前沿识别方法的利弊，建立一套相对比较合理的研究前沿识别方法模型，高效快速地辅助科研管理者和政策制定者识别研究前沿。［方法 ／过程］在总结研究前沿的定义、归纳研究前沿特性的基础上界定研究前沿的内涵，进而提出识别研究前沿的两个指标：研究主题年龄和研究主题关注作者数量，构建基于关键词共现的研究前沿识别方法，并在ＬＥＤ领域进行应用分析。［结果 ／结论］研究结果表明该方法不仅可以识别研究前沿，而且可以有效地跟踪研究前沿的产生、成长、消退、消失过程。
关键词：
关键词共现 研究前沿 研究领域分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李慧 王若婷
[目的/意义]对科技文献进行热点识别研究，有助于学者们准确把握学科发展趋势和前沿问题，为科研政策和人才培养提供理论依据。[方法/过程]引入文献—关键词双模网络，设计一种考虑时间因素、文献引用关系、关键词位置顺序、关键词词频、文献与关键词关联关系的关键词综合影响力模型。利用Node2vec网络表示学习模型将共现网络中的节点映射为向量，采用轮廓系数对K-means、凝聚层次聚类等4种聚类算法进行评估，遴选出最优的聚类算法，结合关键词综合影响力识别热点主题。[结果/结论]选取数字人文领域的期刊文献数据进行实验，结果表明该方法可以较好地识别数字人文领域的前沿热点。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孙佳佳
[目的/意义]已有研究大多是通过频次研究关键词的热点程度和分布，较少有研究综合考虑多个维度的属性，对关键词的重要性进行考量。从词汇或词组集合中识别出重要关键词，有助于研究者把握学科领域的重点内容，为科研选题、确定研究内容等提供决策支持。[方法/过程]首先，通过理论分析，引入RFM模型，提出关键词重要性概念模型和指标体系;其次，构建特征数据集，参考Glo Ve词向量模型的思想，通过共现矩阵提取关键词的特征向量;再次，使用关键词重要性概念模型提取分类标签，对数据进行自动化标注;最后，通过人工智能相关算法进行模型训练和验证，证明提出的识别方法的可行性。[结果/结论]模型训练和评估，SVC算法的F1值达到0.79,Bi LSTM模型的F1值达到0.87，具有较好的拟合效果，说明提出的重要关键词识别方法具有可行性。[创新/局限]研究的创新点在于提出了具有多维度属性的关键词重要性概念模型和指标体系，并在深度学习模型上得到较好的评估结果;局限之处在于需要进一步扩大数据量，选择更多学科领域的数据对关键词概念模型进行验证，这是进一步研究的重点。
[期刊] 全球教育展望
[作者]
闫守轩 朱宁波 曾佑来
运用信息可视化软件CiteSpace,绘制出2001-2012年CSSCI来源教育学期刊刊载文献的关键词共现知识图谱,分析十二年来我国课程研究的热点主题,并基于关键词的频次、中心性及突现率,运用二次文献内容分析法探测出课程研究演进之稳健型和渐强型两种态势。关键词课程研究;热点主题;演进;可视化分析
关键词：
课程研究 热点主题 演进 可视化分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴晓秋 吕娜
关键词共现可以有效地反映学科领域的研究热点,为科学研究提供辅助支持。文章系统梳理基于共现频率的共词分析相关度算法、聚类算法、可视化方法等,评价现有聚类算法,并针对k-means聚类算法提出改进构想。
关键词：
关键词 共现频率 聚类算法 分析方法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
潘玮 牟冬梅 李茵 刘鹏
[目的/意义]针对关键词共现方法识别领域研究热点过程中数据清洗进行理论研究与探索,以辅助科研工作者准确识别领域研究热点。[方法/过程]在文献调研的基础上,阐述数据清洗的定义和对象,并分析脏数据产生的原因和影响,进而制定数据清洗的步骤和方案,并采用实证研究方法对数据清洗的效果和方案的可行性进行验证。[结果/结论]研究结果表明该数据清洗方案能够提高研究热点识别的准确性,从而证明了该方案的可行性。
[期刊] 情报学报
[作者]
奉国和 孔泳欣
基于生命周期理论和词频分析方法,对学科领域发展过程进行客观合理的动态跟踪与分析。构建时间—关键词频次矩阵,结合相对词频、词频变化率,引入逻辑斯谛(Logistic)函数赋予词频按时间递减的权重,设计时间加权关键词词频分析模型,计算关键词综合值,揭示学科研究热点及变化趋势;并以CNKI和CSSCI收录的18种图情领域核心期刊2013—2017年所刊载的文献关键词作为实验对象,从高频词、中频词、低频词三个方面验证模型的有效性和准确性。模型计算结果显示,上升型高频词排名上浮,下降型高频词排名下沉,可快速识别上升型高频词;同时排名靠前的低频词具有发展潜能,为学者把握未来研究趋势提供科学判断依据。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
巴志超 杨子江 朱世伟 王蕾
有效揭示领域中主题的浮现机理及发展轨迹，对学科、领域未来发展态势进行预测和战略决策具有重要意义。文章提出一种基于关键词语义网络的领域主题演化分析方法。首先，通过引入浅层神经网络语言模型ｗｏｒｄ２ｖｅｃ对领域文献的题名、摘要进行建模学习，将关键词表示成语义级别的词向量结构；其次，在建模基础上，结合ｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ共现系数进行关键词语义相似度计算并构建关键词语义网络；最后采用社会网络分析方法从合著网络、共现网络等角度对领域主题进行演化特征分析。实验表明：该方法能够有效地识别领域的热点主题及发展趋势。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈果
在提示科研机构研究主题特征时,传统研究方法过于依赖高频词,以致分析结果不够深入具体。针对这一问题,提出关键词的机构归属度指标,以便提取科研机构中的特色关键词。在实验中,从图书情报学科8个主要机构研究文献集中提取各机构的特色关键词,并依此揭示它们各自的研究特色和相近研究主题侧重点的差异。分析表明,该方法的结果能很好地还原这些机构的自身定位、研究背景与发展现状。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨建林 钱玲飞
文章吸收词频原则、逆文档频率原则以及共词分析的思想,提出解决文档主题新颖度量化问题的4个原则,在此基础上定义带时间戳关键词逆文档频率、带时间戳关键词对逆文档频率、文档新颖度等3个概念,给出文档新颖度的计算公式,并对该公式的实用性与合理性进行实证研究。实验结果表明:文中提出的文档主题新颖度量化方法是科学的、合理的、可操作的,但是,不规范的标引词标引、关键词个数过少等现象对主题新颖度计量结果的准确性影响较大。
关键词：
文档主题新颖度 关键词 度量方法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王莉亚
文章以CNKI数据库近22年(1990—2011年)收录的关于流域水资源管理方面的论文为数据源,采用突变点识别方法获取论文集合中文献关键词词频突变点,并以此为基础划分流域水资源理研究主题发展过程,对各个阶段的主题突变内容进行全面、客观的合理解读与分析。研究表明:①近22年流域水资源管理领域研究主题演化过程可划分为4个阶段:1990—1993年为启动期、1994—2001年为磨合期、2002—2009年为平稳期、2010—2011年为发展期。②利用文献计量方法和关键词突变点识别方法,揭示流域水资源管理研究文献的特征、学术研究的发展脉络方向,从而总结流域水资源管理研究主题特点和发展趋势,为我国水资...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
沈鹤林
在图书情报学核心期刊中,研究性文章的关键词动态变化能很好地反映情报学课题的动态变化情况。选用2007-2009年情报学核心期刊Journal ofthe America Society for Information Science and Technology中研究性文章的关键词为样本,通过运用三次样条插值建立一个可视化模型来表示近年来高频关键词的累计增长数量、增长速率、增长加速率,反映高频关键词的动态变化效果,揭示情报学课题的动态变化。研究结果表明,图书情报学课题的发展是阶段性的,其发展速度不是固定不变的,而是以一种周期的状态出现;其增长的加速度,也呈现一种周期性的跳跃变化,体现现代学术的...
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李有梅
In the field of automatic information processing,how to precisely describe the text's content has become a rather critical problem.The vector space presentation,which is widely applied at present,is used to approximately illustrate conceptions and meanings by extracting keywords from the text.
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