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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王忠义 王娜 彭思源 黄京
[目的/意义]为把握不同学科之间知识交叉融合程度，全面揭示跨学科知识交流的特征和规律。[方法/过程]文章深入引用内容层面，以引文事件为分析单位，构建了引文事件表示框架、定义了引文事件类型、分析了引文事件权重，然后在此基础上提出了一个囊括多维度的学科关系测度方法，并以经济学和社会学为实证分析对象，对两个学科在2000年到2020年间的学科关系进行测度。[结果/结论]将研究结果分别与基于文献直引、引用主题分析以及专家评估法得到的结果进行比较，验证了基于引文事件分析的学科关系测度方法的适用性和可行性。
[期刊] 情报学报
[作者]
罗双玲 张文琪 夏昊翔
把握学科与研究领域的关键主题对于科研工作者和管理者都具有重要意义。本文提出一种基于"半积累"引文网络的社区结构来识别领域主题及主题演化的方法。并以"合作演化"这一学科领域为例,对所提出的方法进行检验。构建这一领域7个相继时间段下的引文网络并通过社区发现算法识别主题,并根据相邻时间段社区之间的引用强度来识别主题演化路径以及不同主题间的交互影响结构。在"合作演化"这一实例下主题发现中展现的优势表明本方法有望同基于文献耦合网络以及同被引网络分析的主题识别与主题演化分析方法结合以深化学科主题挖掘。
关键词：
主题演化 引文网络 社区发现 合作演化
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
刘自强 王效岳 白如江
探测、识别某学科领域研究主题的演化过程并进行可视化分析，对于掌握研究现状和发展趋势具有重要意义。学科主题演化是一个复杂过程，存在多种变量，如主题强度、结构和内容等，目前研究主要以单一维度进行可视化分析，信息负荷过大，存在感知局限性。本文提出多维度视角下学科主题演化可视化分析方法：通过人工标注方法对关键词进行语义角色分类，利用Ｆａｓｔ ＵｎＦｏｌｄｉｎｇ算法识别出具有语义特征的学科主题；利用余弦相似度计算公式计算学科主题相似度判定演化关系；构建多维度学科主题演化分析模型，并设计了三种创新性的科学知识图谱，进行学科主题强度、结构和内容三个维度的可视化分析，通过相互作用可以帮助快速消化、理解信息和精．．．
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李长玲 栾锟 王浩 徐卫杰 王庆华
[目的/意义]知识变异是指两个或多个学科的知识基因重新组合产生创新知识的过程，基于知识变异视角分析学科知识创新生长现状，对于在大科学背景下把握学科发展现状、总结知识创新生长规律、探测复杂学术问题的解决具有重要意义。[方法/过程]定义学科交叉背景下知识创新生长的结果表现为跨学科知识生长点的产生，位于不同引用位置的跨学科知识对施引知识创新生长的刺激程度存在差异。因此，将文献引用位置划分为引言、综述、方法、讨论、结论5个部分并赋予不同的权重，从知识合作强度与知识合作有效性两方面构建跨学科知识生长点创新程度测度模型，测度知识变异程度及创新生长现状，并进行类型划分。[结果/结论]以引文分析领域为例进行实证分析，发现在这个领域中的核心专业知识与应用方向知识更容易受到跨学科输入知识的刺激。其中，理论概念类跨学科知识的刺激作用需要量的积累，方法类跨学科知识刺激快速高效，技术类跨学科知识的专业性差异会影响其刺激效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
关鹏 王曰芬
［目的／意义］为揭示作者研究兴趣的演化特征，结合生命周期理论和Ａｕｔｈｏｒ－ｔｏｐｉｃ（Ａｔ）主题模型提出作者研究兴趣演化分析框架。［方法／过程］收集ｃＮＫｉ数据库中锂离子电池领域的期刊论文数据，通过文献信息增长规律对学科生命周期发展阶段进行划分，利用Ａｔ主题模型抽取分析作者－主题、主题－词项以及文档－主题概率分布，通过追踪学科领域生命周期中主题强度和作者研究兴趣度的变化趋势进行演化分析。［结果／结论］实证研究选择核心作者作为分析对象，结果显示国内锂离子电池领域的核心作者的研究兴趣度普遍在成长期达到最大值，对学科发展起到促进作用。核心作者的研究兴趣演化趋势与相应的主题演化趋势一致时，能够引领该．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈必坤 王曰芬
[目的 /意义]针对可视化背景下科学计量学的研究现状,从空间和时间维度出发,梳理当前主要的研究内容,为相关研究提供参考。[方法 /过程]从空间和时间维度提出学科可视化分析,包括学科结构可视化分析和学科演化可视化分析,根据不同文献粒度的选择和分析单元的类型以及研究目的将学科结构的内容主要分为学科合作结构、学科主题结构、学科引文结构、跨学科和学科知识结构,将学科演化的内容主要分为学科合作结构演化、学科主题结构演化、学科知识基础、学科研究前沿和学科预测,并按照学科可视化分析的基本步骤对各部分研究内容展开论述。[
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈必坤 王曰芬
［目的 ／意义］针对可视化背景下科学计量学的研究现状，从空间和时间维度出发，梳理当前主要的研究内容，为相关研究提供参考。［方法 ／过程］从空间和时间维度提出学科可视化分析，包括学科结构可视化分析和学科演化可视化分析，根据不同文献粒度的选择和分析单元的类型以及研究目的将学科结构的内容主要分为学科合作结构、学科主题结构、学科引文结构、跨学科和学科知识结构，将学科演化的内容主要分为学科合作结构演化、学科主题结构演化、学科知识基础、学科研究前沿和学科预测，并按照学科可视化分析的基本步骤对各部分研究内容展开论述。［结果 ／结论］以空间和时间为基本维度并依据学科可视化分析基本步骤为内在主线梳理当前研究是一．．．
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
张敏 朱明星 夏宇
为梳理国际大数据研究领域的研究脉络和发展趋势,本文从关键词-时序研究视角出发,以WOS平台SSCI、SCI数据库中931篇大数据相关文献为研究样本,采用高被引文献网络、重要文献共引时序网络、关键词聚类网络等分析方法对大数据领域的知识基础发现、研究主题识别、主题演化分析展开研究。结果表明,大数据研究的知识基础集中在算法和语义层面,研究有从技术层面转向应用层面的发展趋势,大数据技术与营销学、医学、心理学、教育学、传播学等学科的交叉性研究以及大数据应用中隐私与开放的平衡将是未来的研究热点。
关键词：
大数据 关键词 时序 研究主题 演化分析
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
冉从敬 吕雅琦 李新来 黄海瑛
文章借助可视化工具分析Web of Science收录的以莎士比亚为主题的文献,主要运用引文分析法对莎士比亚研究进行阶段性回顾与总结,分析该研究领域的核心文献、引用情况等,厘清莎士比亚文献引用脉络,从整体上揭示莎士比亚研究的发展轨迹。
关键词：
莎士比亚 可视化 引文分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
梁永霞 杨中楷 刘则渊
引文分析既是一种对文献引证与被引证关系进行分析的活动和方法,也是包含对引文关系进行分析的原理、方法、应用在内的一门学科。以"Citation Analysis"为检索词在SCI和SSCI中联合检索了1974—2008年期间的文献记录,对得到的数据的引文进行整理和标准化,进行期刊共引分析和作者共引分析,绘制被引期刊的共引图谱和作者共被引图谱,依据图谱阐释了引文分析学的学科地位。
关键词：
引文分析学 科学知识图谱 学科建设
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郝晋清 王珺
[目的/意义]从主题时序视角出发,以中国图书馆学会年会主题和年会论文集题录为研究样本,进行相关主题词的分布和演化分析,梳理中国图书馆界近十年来理论与实践发展脉络。[方法/过程]获取2007-2017年间中国图书馆学会年会的相关主题词,从中选择高频词,利用Excel构造主题词共词矩阵,利用Ucinet和SPSS工具进行主题词静态分布分析,结合"流行研究热点权值(PRHW)"指标对主题词进行动态演化分析。通过词频、中心性、聚类对比分析相关主题词的静态分布特征;通过词频时序和共词时序分析主题词的动态演化特征,并采用PRHW指标进行识别和演绎;从7个类团中抽取两个典型主题词构筑全主题词的共词时序网络。[结果/结论]相关主题词的静态分布特征表现为:年会主题词和论文集主题词高频词一致性较好,论文主题词更微观具体;二者都不具备显著的中心性;聚类结果根据相近原则归并出7个具体类团。主题词的动态演化特征表现为:分长期关注、早期关注、近来关注上升和近来关注下降四类,相关主题的微观演化特征得到了精细化呈现。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
林原 刘盛博 丁堃 刘则渊
依据钱学森先生的科学技术体系学关于"基础科学-技术科学-工程科学"3个层次结构的思想,以2003—2013年Web of Science中工程科学期刊文献为数据来源,运用科学计量学引文分析方法,对当代工程科学内部结构及其外部关系进行研究,发现工程学科内部与外部学科之间的互动与协同关系,获得规律性的全新认识,为工程科学的发展提供科学依据和数据支撑。
关键词：
工程科学 引文分析 学科关联 科学计量学
[期刊] 图书情报工作
[作者]
沈思 王东波 张祥 张文博
在分析文献在不同研究阶段用词时间特征的倾向性基础上,提出一种基于主题模型的研究发展阶段识别方法。重点阐述该方法的构建过程,包括时间特征抽取、发展阶段界定、主题冷热变化分析等步骤。为验证该方法的有效性,针对词频统计法和主题模型方法在主题演化分析中的效果进行比较分析。结果表明,该方法能在识别主题热点和发展趋势的同时,有效地区分不同主题所反映的研究发展阶段。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘自强 王效岳 白如江
［目的 ／意义］学科主题演化研究有助于掌握学科发展现状、研究热点、研究前沿和发展趋势等情况，是进行科技创新的基础，是面向科技创新的重要研究方向。［方法 ／过程］提出一种语义分类的学科主题演化分析方法：将关键词分为研究问题、研究方法和研究技术３类，构建不同语义分类的共词网络；然后基于Ｆａｓｔ ＵｎＦｏｌｄｉｎｇ社区发现算法识别具有语义特征的社区（主题）；利用相似度算法计算相邻子时期主题间的相似度，构建学科主题演化图谱，以分析某学科领域研究问题、研究方法和研究技术的变化，实现深度、细致的学科主题演化分析。［结果 ／结论］通过对２０１２－２０１５年ＣｎＫｉ数据库收录的我国大数据研究领域相关论文数据的．．．
关键词：
主题演化 语义分类 社区发现算法 可视化
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
曲佳彬 欧石燕
【目的】针对采用LDA模型识别出的主题中往往含有一些无意义的主题,严重影响演化分析的精确性问题,本文提出采用主题过滤和主题关联的方式,构建学科主题在时间序列上的演化路径,并分析主题在内容上的演化情况。【方法】计算主题在所有文献中出现的概率,识别并过滤边缘主题;根据主题中词汇分布的倾向性,识别并过滤无意义的噪音主题。将过滤后的主题作为主题演化分析的主题,通过计算相邻时间段中主题间的JS散度识别相关主题,从而根据主题间的相关关系构建主题演化路径。【结果】以"机器学习"领域的文献为例,构建学科主题演化路径,展示
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