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[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘勘 周丽红 陈譞
描述一种基于改进TF-IDF特征词加权算法的科技文献聚类方法:首先提取科技文献的特征词;然后根据特征词的词频、所在位置和词性为特征词加权,建立科技文献的向量空间模型;接着使用基于密度的聚类算法对科技文献向量空间模型数据进行聚类分析;最后使用主成分分析法对科技文献聚类的结果进行标识,利用F-measure方法对聚类结果进行评价。实验表明,用提出的科技文献聚类方法能够从所检索的科技文献中发现热点研究领域,并能识别具有学科融合性质的研究方向。
关键词：
科技文献 文本挖掘 聚类
[期刊] 情报学报
[作者]
张颖怡 章成志 陈果
文本聚类是一种无监督且高效的文本类别划分方法。从文本中抽取的关键词代表了文本主旨内容,基于关键词的文本聚类是当下主流方式之一。在学术文本聚类研究中,主要使用单一的聚类方法。目前,一部分提升聚类性能的方法被提出,聚类集成是其中之一。因此,根据聚类集成思想,本文开展了基于关键词的学术文本聚类研究。为分析聚类集成在学术文本聚类中的有效性,本文比较了非集成聚类算法与聚类集成算法的性能。同时,为分析关键词对聚类集成性能的影响,本文分析了不同关键词抽取方法和不同关键词个数下学术文本的聚类结果。实验结果表明,聚类集成算法能够提升学术文本聚类的性能。其中,当使用TextRank作为关键词抽取方法时,学术文本聚类结果较佳;随着关键词个数的增加,学术文本类别划分性能随之提升。
关键词：
抽取 文本聚类 主题划分 聚类集成
[期刊] 情报学报
[作者]
李海林 万校基 林春培
鉴于传统科学计量方法存在共现分析缺少考虑关键词重要性和主题分析手段不能自适应地抽取核心主题等问题,本文提出一种基于关键词重要性和近邻传播聚类的主题分析方法。该方法依据大多数作者的潜在行为会按照与研究内容相关性的强弱顺序提供论文关键词,计算关键词在每个文献中的重要程度,构建主要关键词之间的相似性矩阵,结合能够反馈最优簇成员代表性结果的近邻传播聚类实现核心主题的提取与分析。本研究对图书情报类某刊物2012-2016年期间的文献关键词进行数据挖掘,使用新方法实现了基于重要性度量的主要关键词聚类,分析和研究了主要关键词和核心主题的演化趋势。提出的方法不仅能够考虑关键词重要性和自动识别核心主题,还可以为文献主题分析提供新的数据挖掘方法,也能有效提高期刊和学科等相关领域的主题识别效果。
[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] 情报杂志
[作者]
夏火松 龙瑾 李芳 贺婷婷
[目的/意义]为了从海量数据中发现不易被发现的有价值的异类知识,避免知识的流失,从系统视角来对异类知识和离群点进行了探索。[方法/过程]首先对异类知识和离群点检测研究进行梳理。其次采用SNA,数据源采用中国知网和EBSCO为基础收录相关文献信息,利用文献题录信息分析软件BIBEXCEL构建共词矩阵,使用UCINET绘制了共现图,对离群点的高频关键词共现性和高产作者合著情况进行分析。并提供了可视化的图形来揭示研究该领域的发展趋势和现状。[结果/结论]研究结果表明现阶段对于异类知识的研究主要聚焦于outlie
[期刊] 情报学报
[作者]
李树青 徐侠 曹杰 庄光光
本文提出了一种面向临床诊断决策支持服务的医学文献推荐方法,该方法首先对文献关键词从关键词列表、Mesh标准医学词库和缩略词三个方面进行了规范化处理,并据此得到关键词和文献的完整对应关系。文章对相关处理方法的思路和细节都做了详细的说明。然后,利用已知的患者症状描述信息,根据关键词共现形式来获取目标句子集合和诊断相关关键词集合,并利用基于关键词共现形成的关键词链接网络,本文设计了一种测度重要关键词及其相关文献的查询方法。最后,文章对相关实验效果及其用户满意度评价都做了必要的说明。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
熊回香 叶佳鑫
[目的/意义]关键词是描述科技文献内容特征的最小知识单元，在文献检索工作中发挥着重要作用。针对关键词语义关系缺乏限制检索效果的问题，挖掘了关键词层次关系，以优化检索结果。[方法/过程]通过分析层次结构整体特征、关键词涉及的研究主题与关键词间的概念重合关系，归纳了概念范围、概念距离与概念距离指数等概念以规范、指导层次结构建立工作，并借助层次结构实现了科技文献检索。[结果/结论]以实证数据为例，演示了关键词层次结构构建步骤，探讨了层次结构在科技文献检索中的作用，从结果来看层次结构具有明确检索目标、扩大检索范围、拓展检索知识的作用。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
齐书宇 胡万山
本文基于CiteSpace知识图谱可视化分析法,通过对中国社会科学引文索引(CSSCI)收录的关于科技管理研究的文献进行量化分析,梳理近十年中国科技管理研究的热点,建议国家应该加强对科技创新的政策导向,激发高校科技创新的积极性,重视科技创新团队建设,支持科技类期刊的繁荣发展,推进中国科技创新能力的持续提升。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
夏天
【目的】将维基百科蕴涵的世界知识以词向量方式融入TextRank模型,改进单文档关键词抽取效果。【方法】利用Word2Vec模型基于维基百科中文数据,生成词向量模型,对TextRank词图节点的词向量进行聚类以调整簇内节点的投票重要性,结合节点的覆盖和位置因素,计算节点之间的随机跳转概率,生成转移矩阵,最终通过迭代计算获得节点的重要性得分,选取前TopN个词语生成关键词。【结果】当TopN≤7时,词向量聚类加权方法均优于对比方法;TopN=3时,F值取得最大值,比先前最优结果增量提升了3.374%;Top
[期刊] 情报科学
[作者]
李锋
【目的/意义】反思共词分析中存在的问题,提出核心关键词人工聚类分析的研究方法。【方法/过程】梳理了共词分析的一般方法和存在的问题,并以图书情报界阅读研究文献为例证实了共词聚类效果确实不是很理想。提出了在计算机统计关键词频次之后,选择具备一定频次的表意性较强的核心关键词进行人工聚类分析的研究方法。【结果/结论】实践证明这种研究方法能避免共词分析的弱点,有效揭示研究领域的主题结构。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
海沫 郭树行
为提高多关键词查询的效率并减少多关键词查询的开销,提出一种基于语义聚类的多关键词查询算法——MKQBSC。该算法使得语义相似的节点聚为一类,节点加入、退出或节点的语义改变时,聚类将相应改变。查询请求在相邻的语义聚类之间转发,直至到达语义相似的聚类。仿真实验结果表明:与传统的基于对倒排表求交集的多关键词查询算法相比,MKQBSC算法所需的路由跳数和所产生的消息数更少。
关键词：
多关键词查询 语义聚类 路由跳数 消息数
[期刊] 管理评论
[作者]
张玲玲 张笑 崔怡雯
旅游业作为各国非贸易外汇收入的主要来源之一,其客流量的预测是营销和运营的重要环节。但统计局公布数据的滞后性使得以往预测方法难以捕捉旅游市场的最新变化趋势。本文基于网络搜索数据及历史客流量数据构建模型,并探索其对旅游市场客流量的预测作用。通过聚类方法筛选关键词,选取与预测变量的波动趋势具有相关性的关键词合成关键词指数,使得搜索指数与旅游市场发展趋势之间的有效信息进行进一步的互补,再结合历史数据进行修正建立自回归滞后模型,相对于单一使用历史数据或搜索指数进行预测的方法,预测准确度有很大提升,可以为相关旅游企业部门提供客流量预测的新方法。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
杨国立
以ISI的Web of Science为数据源,借助文献计量学方法,从文献的学科分布、国家/地区分布、作者分布和基金资助分布等方面,对国外2008年-2011年间有关数字图书馆研究的相关论文进行统计与分析。同时采用关键词共现和文献共被引分析方法,借助CiteSpaceⅡ对文献的关键词和参考文献进行可视化分析,发现国外数字图书馆研究以借助相关计算机技术提供用户个性化、易用性服务为核心研究内容,并将成为持续研究热点,具体研究热点包括:基于本体、语义web的数字图书馆信息检索、数字图书馆系统设计、数字图书馆可用性评价、数字图书馆模型、数字图书馆个性化协同服务等。
[期刊] 情报科学
[作者]
张紫玄 王雪颖 王昊
【目的/意义】随着数字文本数量的增加,题名与关键词作为文本表示方式之一,对文本的揭示作用日益突显。【方法/过程】基于我国农产品品牌评价领域的相关文献,对文章的题名与关键词分别进行了聚类分析,并对两者的聚类结果进行了对比,发现基于题名与基于关键词的聚类结果不完全一致,但存在交集,进而将题名与关键词叠加后进行聚类,经过分析认为聚类结果得到了改善。【结果/结论】发现题名与关键词对文献内容的揭示程度不同,且均不能良好地概括农产品品牌评价领域的文献内容,二者融合后结果得到改善;同时对今后研究中论文题名与关键词的选取
关键词：
文本聚类 K-means 内容揭示
[期刊] 中国远程教育
[作者]
梁茜 皇甫林晓
自适应学习是教育人工智能的重要技术手段之一,致力于通过对学生教育数据的挖掘以促进个性化学习。运用共词分析法,对从2008年至2018年国外自适应学习技术的研究现状进行了可视化分析,将近10年来国外自适应技术的研究主题划分为四类:智能学习环境创设研究、自适应技术支持下的个性化学习研究、教师适应性学习研究、基于自适应学习技术的理科教学实践创新研究。国外自适应学习技术的研究趋势主要体现在三个方面:将技术与人员整合,促使教师成为"适应性专家";将技术与课堂整合,从学习分析走向学习调节;将技术与高等教育整合,构建自适应学习技术的研发智库。最后与我国的研究情况相对比,指出今后我国未来研究应更多关注学习的干预和调节、自适应学习技术的环境创设、教师适应性教学素养以及自适应学习产品开发的相关研究。
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