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关于共被引分析方法的再认识和再思考 总被引：6，自引：0，他引：6
共被引(Co-citation)分析方法自1973年提出后便产生了很广泛影响,大家一直以来都按约定俗成的方式去处理共被引矩阵,但是最近对该方法的讨论非常激烈.核心问题围绕"矩阵转化的方法"而展开.在认识他们争论的同时,我们对此也提出了自己的想法和思考.我们从"共被引矩阵作为临近矩阵"这一角度,认为对角线应该采用该作者与其他作者的最大共被引次数 1来表示;同时我们从稳定性和程序的统一性等方面探讨了欧几里得距离的平方这一标准化算法的优越性.最后我们用实例来证实了自己的想法的可行性和准确性.以期对以后该方法的使用提供参考. 相似文献
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通过采用作者共被引分析法和社会网络分析法针对中国知网"新闻与传媒"子库中关于危机传播研究的所有相关期刊文献进行研究,并构建作者共被引矩阵。利用社会网络分析的知识图谱可视化研究软件UCINET对作者共被引网络进行了网络密度分析、网络中心性分析、凝聚子群分析,绘制了网络图谱,展示了中国危机传播领域的研究现状并分析了其产生的原因。 相似文献
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在共被引分析中,还有诸多问题未解决,如原始数据是否需要标准化,选择何种相似性测度方式更为准确可靠。从理论分析和实证研究两个方面探讨期刊共被引相似性测度问题,得出期刊共被引分析是否需要将数据进行标准化处理的结论及切比雪夫距离是期刊共被引分析中相似性测度的理想选择。 相似文献
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[目的/意义] 知识域可视化是信息可视化衍生出的一个重要分支。基于图书情报学、科学学的研究方法,对知识域可视化研究成果中的共被引与耦合进行全面梳理,分析共被引与耦合在知识域可视化方法中的具体应用,总结知识域可视化的共被引与耦合新发展,引导和推动知识域可视化研究的深入开展。[方法/过程] 在界定知识域、知识域可视化和构建知识域可视化研究框架的基础上,对知识域可视化方法的共被引与耦合进行了归纳和总结,分析了文献共被引方法、作者共被引、期刊共被引、文献耦合方法、作者耦合方法这5种主要的共被引与耦合方法。[结果/结论] 认为以上5种方法是知识域可视化研究的主要方法,而多元引用方法、融合替代计量学的共被引与耦合代表了知识域可视化的新发展。 相似文献
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[目的/意义] 作者共被引分析是探索领域知识结构的重要方法,在复杂的学科发展态势下,其依赖于共被引频次的作者关联度度量颇具争议。对此,提出一种基于语义和位置相似的作者共被引分析改良方法。[方法/过程] 在介绍基本原理的基础上,以图情领域为例开展基于语义和位置相似的作者共被引分析改良方法的效果实证,面向CNKI期刊库进行引文全文挖掘,并对引用句及引用位置进行抽取,结合预训练的领域词嵌入模型计算共被引文献间的深层相似度和作者间的关联强度,利用网络分析和因子分析法对比该方法与传统方法的效果差异。[结果/结论] 结果证明,基于语义和位置相似的作者共被引分析改良方法能更准确地识别共被引作者的关联强度,可发现更为细致的学科知识结构,并具有可拓展性与可应用性。 相似文献
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本文研究了知识网络中的文献共被引网络,它形成着一个学科的知识基础,是学科知识输入和转移的重要知识之源。文章在总结和梳理了共被引网络的一般研究方法后,采集了1900~2012年图书馆与情报学的71350条题录数据,构建了期刊共被引知识网络与作者共被引等知识网络,并对其进行深入数据挖掘和分析,发现了经常反复被引的学科内核心期刊与作者群体,以及在学科的演化历史上连接前后时段的关键性节点期刊与作者群体。论文的最后还对文献共被引网络方法局限性方面和未来发展方面进行了讨论与总结,指出在解决现有理论难题后,共被引网络未来在各具体学科领域内的深化将是其发挥用武之地的重要发展方向。 相似文献
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基于共链与共引关系的期刊结构特征比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文选取30种图书情报学期刊及其网站,通过Yahoo!与Web of Science收集其共链、共引数据,并利用QAP分析、连通性分析、聚类与多维尺度分析、块模型分析以及核心/边缘结构分析法揭示了基于共链与共引关系的期刊结构特征,比较了期刊共链与共引网络在不同结构属性上的异同. 相似文献
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文献计量学中的共被引分析是一种基于参考文献的共现关系而建立共被引网络的分析方法,可用来展现引文的结构和聚类关系.将文献计量学中的共被引思想拓展到对互联网用户音乐收藏行为的分析中,进行音乐分类,是一种新的尝试.通过从某在线音乐网站随机选择500名网络用户作为研究样本,从他们的音乐收藏夹中提取歌手的共被引次数矩阵,计算Jaccard系数矩阵,进一步进行共被引分析,利用社会网络分析工具绘制歌手共被引网络.可以将这种方法进一步拓展到其他互联网文化消费领域,改进互联网文化消费的可视化搜索,挖掘互联网用户的消费兴趣,增强用户体验. 相似文献
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一种期刊综合影响力评价指标研究——对期刊综合影响力指数（JIII）的修正 总被引：1，自引：0，他引：1
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管理科学期刊同被引网络结构分析 总被引：9，自引：1，他引：8
基于管理科学29种典型期刊同被引多值数据转化的二值矩阵,从社会网络分析的整体网视角研究了典型期刊之间同被引网络结构,揭示了该网络的密度、中心性、k核、中心-边缘结构等量化特征,并通过可视化对其结果进行了展示.结果表明:管理科学期刊同被引网络不具有很强的凝聚力,期刊大体可以归为四个族类,每个族类通过某种期刊与其他族类相联系.当k等于5的核中有12种期刊紧密联系,期刊同被引网络可以划分为由11种位于核心和18种处于边缘的结构. 相似文献
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期刊共引分析及可视化实证研究——以图书情报学研究为例 总被引：3，自引：0，他引：3
文章利用ISI的Web of Science中的SSCI数据库,对1996～2008年8月期间收录的24种图书情报学核心期刊引文进行了期刊共引分析,并绘制了图书情报科学研究的知识图谱.知识图谱显示,目前国际图书情报学领域主要分为图书馆学和情报学两大部分.图书馆学研究大致包括网络资源组织、数字图书馆、开放获取、知识组织、用户服务等主流学科领域;情报学大致包括网络计量研究、信息(引文)计量研究、科学计量学理论、科研指标与评价、信息检索及用户检索行为理论研究、电子信息系统与服务及用户行为研究等主流学科领域. 相似文献
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Although it is generally understood that different citation counting methods can produce quite different author rankings, and although “optimal” author co-citation counting methods have been identified theoretically, studies that compare author co-citation counting methods in author co-citation analysis (ACA) studies are still rare. The present study applies strict all-author-based ACA to the Information Science (IS) field, in that all authors of all cited references in a classic IS dataset are counted, and in that even the diagonal values of the co-citation matrix are computed in their theoretically optimal form. Using Scopus instead of SSCI as the data source, we find that results from a theoretically optimal all-author ACA appear to be excellent in practice, too, although in a field like IS where co-authorship levels are relatively low, its advantages over classic first-author ACA appear considerably smaller than in the more highly collaborative ones targeted before. Nevertheless, we do find some differences between the two approaches, in that first-author ACA appears to favor theorists who presumably tend to work alone, while all-author ACA appears to paint a somewhat more recent picture of the field, and to pick out some collaborative author clusters. 相似文献
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共被引网络中介中心性的Zipf-Pareto分布研究 总被引：4，自引：0，他引：4
针对共被引网络的统计特性的研究,以科学计量学领域的权威期刊《科学计量学》(Scientometrics)为数据来源,建立共被引网络,明确了《科学计量学》(Scientometrics)中高被引文献与高中心性引文的特点;以该共被引网络为例,应用复杂网络分析方法,分析了共被引网络的统计特性,包括度分布、中介中心性的分布等。结果表明共被引网络是一个具有小世界、无标度特性的复杂网络;中介中心性的分布符合Zipf-Pareto分布;而且只有少部分引文节点具有高中介中心性的值,多数引文节点的中介中心性值都很小。 相似文献
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文章运用引文分析法对2005-2010年间发表的目录学论文进行统计,从引文量、引文学科种类、高被引作者和高被引论文数量及被引次数、共被引次数四个方面分析目录学发展现状,最后运用引文分析的多元统计方法(聚类分析法、多维尺度分析法)探讨目录学研究的不足之处。 相似文献
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共链分析是网络计量学中的一种有效分析方法,但其容易受到网络搜索引擎的限制。之前有研究表明,网络博客关键词分析在多个行业领域中可以有效替代共链分析。基于此,继续探索网络博客共词法与专利计量学中申请人合作分析、共引分析方法之间的关系。通过Derwent专利数据库检索燃料电池技术的专利文献,从中分别选择专利数量和引证数量最多的30家公司,分别构建专利申请人合作矩阵和共引矩阵,并以这些公司名为关键词,在Google博客中两两检索,构建相对应的网络共词矩阵。对两组矩阵数据进行多维尺度分析,发现不同技术领域的公司所产生的集群分布有着相似性。最后,总结网络博客共词方法相对于专利计量学合作和共引分析方法中的一些特点,认为该方法也可作为专利计量学研究中不同技术领域公司聚类的替代方法,在实际行业分析中应用。 相似文献
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《Journal of Informetrics》2014,8(1):197-211
Author co-citation analysis (ACA) has long been used as an effective method for identifying the intellectual structure of a research domain, but it relies on simple co-citation counting, which does not take the citation content into consideration. The present study proposes a new method for measuring the similarity between co-cited authors by considering author's citation content. We collected the full-text journal articles in the information science domain and extracted the citing sentences to calculate their similarity distances. We compared our method with traditional ACA and found out that our approach, while displaying a similar intellectual structure for the information science domain as the other baseline methods, also provides more details about the sub-disciplines in the domain than with traditional ACA. 相似文献
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融入内容信息的作者共被引分析——以学科服务研究主题为例 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]为改善作者共被引分析(author co-citation analysis,ACA)在识别学科领域知识结构中缺乏内容信息的不足,将文献内容信息(题名、摘要、关键词)引入到作者共被引分析中,提出一种新的作者共被引分析方法,即"内容与ACA融合的方法(content and author co-citation analysis,C-ACA)"。[方法/过程]以"学科服务"主题领域为例,分别建立ACA作者相似矩阵Aij、作者-内容矩阵并转换为作者相似矩阵Bij;通过构建线性融合函数实现作者文献内容与ACA的融合;最后通过提取作者主题因子成分并在NetDraw环境下进行2-模图可视化,挖掘并呈现学科服务研究领域的知识结构。[结果/结论]与传统ACA方法比较,C-ACA方法能够更准确、更细致地挖掘和揭示学科领域知识结构。 相似文献