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[目的/意义] 提出3种主题演化模式：主题全局演化、主题团簇演化和主题协同演化,以期梳理学科知识结构的演化模式,进一步丰富揭示学科知识结构的研究范式。[方法/过程] 以Web of Science中2001-2015年间图书情报学领域的核心期刊文献数据为研究对象,以"计量学"为研究主题,基于时序分析、主题-关键词共现分析构建2-模网络,利用NetDraw对各主题演化模式进行可视化呈现。[结果/结论] 通过深入比较3种演化模式得出：主题全局演化可以直观、系统把握学科的历史轨迹和研究路径;以"团簇状"为子网络单元的主题团簇演化模式,可以更为细粒度、挖掘深度更高、更全面系统、真实具体地仿真主题演化;而主题协同演化,结合全局演化和团簇演化的优势,能以"联系与发展"的视角揭示主题在演化过程中彼此之间的关联程度及其融合与独立趋势。 相似文献
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[目的/意义]分析学科主题演化趋势,对科研人员研究学科知识、决策层规划学科布局都有重要意义.相比于词频分析法和共引分析法,共词分析法的优势是能深入文献内部,从微观角度揭示学科主题演化规律.分析中国国内基于共词分析法的学科主题演化研究现状,以期为相关研究人员提供参考和借鉴.[方法/过程]采用人工判读法提炼出基于共词分析法的学科主题演化研究分析流程的5个步骤,并对每个步骤中研究人员使用的策略、分析手段和工具进行归纳总结.[结果/结论]数据集的来源数据库主要有综合类、专门类和引文类等3种,检索策略有基于词、基于期刊和复合检索策略等3种;共词分析对象来源主要为作者关键词,关键词选取主要基于关键词词频、关键词共现词频和前两者相结合3个角度;构建共词矩阵时使用得最多的归一化系数为ochiai系数;最常用的主题演化分析手段为聚类分析和社会网络分析图谱;使用得最频繁的工具为SPSS软件. 相似文献
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[目的/意义]运用弱共现和突发监测两种研究方法,在微观层面对情报学学科的研究主题及其交叉性进行分析,以期揭示与科交叉规律,促进学科交叉研究。[方法/过程]获取情报学学科科研论文的高频主题词,在此基础上生成高频词共现矩阵,并进一步生成弱共现网络,对弱共现网络呈现出的主题及交叉性进行分析。同时,对高频主题词进行突发监测。[结果/结论]研究结果显示,在高频词强共现网络中不突出的研究主题会在高频词弱共现网络凸显出来,这些研究主题可能是当期的研究重点,也可能是将来的研究重点和热点;主题之间弱关系被定义为4类,体现了情报学学科微观层面的交叉性;突发探测结果在研究时间段内显示的研究热点趋势和强共现网络的聚类结果具有一致性,在揭示具有学科交叉性的新研究主题时体现出敏感性、突出性和动态性优势。 相似文献
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[目的/意义] 为揭示情报学领域近15年的研究方向和发展演化情况,了解和掌握研究主题热度的动态变化。[方法/过程] 基于动态主题模型（Dynamic Topic Model）,以国内外情报学领域影响因子较高的6本核心期刊作为数据集,分析国内外情报学研究主题演化过程,从主题热度的宏观维度和词语变化的微观角度入手,对比分析主题的研究内容和研究热度异同点,以期为我国情报学研究提供参考和借鉴。[结果/结论] 研究结果表明,国内情报学研究内容偏重实际应用,国外偏重于技术与方法的创新;同一研究主题在不同时期涉及研究内容差别明显,导致其研究热度随着时间推移发生变化;相对于国内,国外情报学研究主题传承性和递进性更强,热度变化较小。 相似文献
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[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处理分析,证明该方法的准确性和有效性。 相似文献
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[目的/意义]随着信息资源在数量和种类上的急剧增长,学科间的交叉融合不断涌现,快速主动地从海量信息资源中识别和判断研究主题的发展演化是实现科技创新的基础。[方法/过程]在相关理论调研的基础上,结合医学领域的资源特点,提出一种基于LDA模型的主题演化探测模型和相应的流程步骤。主要步骤包括医学主题词抽取、主题识别、主题关联、关键主题识别、关键主题的演化主路径识别、演化主路径上主题分裂、融合事件识别,实现深度、细致的主题演化分析。[结果/结论]选用乳腺癌治疗研究文献为实验案例,对判断模型进行试验并对结果进行分析验证,证实提出的技术方法具有一定的可靠性。 相似文献
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[目的/意义]梳理LIS领域学科知识的发展脉络,追踪、预测学科研究热点和增长点。[研究设计/方法]基于LIS领域国外和国内核心期刊数据,使用TP-JIF模型计算学科主题的热度并衡量学科主题的状态,对LIS领域国内外研究热点和学科增长点进行演化分析;使用TPP-LSTM学科主题预测模型,对LIS领域国内外的研究热点和增长点进行预测。[结论/发现]国内外LIS领域研究热点的体量和侧重点具有较大差异,国外研究热点聚焦在社交媒体、电子病历、知识管理、文献计量、机器学习、替代计量等方面,而国内聚焦在图书馆学类、大数据、知识服务、数字人文、人工智能等方面。数据科学可能是LIS领域国内外最具潜力的增长点,医疗健康、人工智能、科研评价指标与体系、数据素养以及数据管理等研究也有望快速增长。[创新/价值]从研究热点和学科增长点两个方面揭示了国内外LIS学科之间的差异,并对研究热点和学科增长点进行了预测,为学科未来规划提供参考。 相似文献
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本文在档案学学科主题快速发展变化的背景下,分析一定时间国内档案学的主题结构及演化状况,梳理国内档案学科近20年来的发展脉络。获取1998-2017年间档案学核心期刊的关键词,根据关键词共现关系分时段构建主题网络,展现不同时期档案学的主题结构;根据相似度判断主题之间的演化情况,勾勒出档案学科研究内容的动态变化。根据主题的演化情况得出7条演化路径并归纳出演化的规律;引发学科主题变化的原因有经济、文化、社会科技形态与现代信息技术的影响等;预测未来数字档案、档案文化、档案公共服务、档案信息资源开发利用及整合等仍是学科的研究重点,更加重视面向公众提供档案信息服务和知识服务,与其他学科进一步交叉融合,跨学科范围越来越广泛。研究结果有利于档案学领域学者把握学科的发展脉络,更好地发现新的学科增长点。 相似文献
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基于共词分析法的学科主题演化研究方法的构建 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]相比于以单纯的关键词统计排序为主的词频分析法,和以文献作为分析对象、需要庞大的引文索引作为基础的共引分析法,共词分析法具有一定的优势。因此,基于共词分析法来研究学科主题演化规律。[方法/过程]构建基于共词分析法的学科主题演化研究方法,包括4个模块,分别是：数据准备、演化阶段划分、主题识别和主题演化分析。[结果/结论]在主题识别阶段改进了词频g指数来选取共词分析的对象;在主题演化分析模块,提出从静态和动态两个角度来分析学科主题的演化情况,构建三维战略坐标来进行静态分析,并构建学科主题演化现象识别模型来进行动态分析。 相似文献
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[目的 /意义]提出一种潜在学科交叉主题识别方法，主要开展学科交叉主题识别与知识融合测度两方面的研究，以识别处于知识融合潜伏期和萌芽期的潜在学科交叉主题。[方法 /过程]首先，设计并提出学科关联实体抽取规则，构建基于学科关联实体的学科交叉潜力计算方法，以实现学科交叉主题识别，解决潜在交叉点识别的问题；其次，构建以融合强度、融合广度、融合深度为中心的学科交叉主题知识融合阶段特征测度指标与方法，以揭示知识融合过程；最后，基于交叉主题知识融合阶段特征与判断规则，识别处于潜伏期与萌芽期的潜在学科交叉主题。[结果 /结论 ]以合成生物学和水稻遗传改良领域为例，开展潜在学科交叉主题识别研究，以验证方法的可行性。结果表明，提出的方法能够识别学科领域之间的潜在交叉主题，为高效探测有潜力的学科交叉研究领域，发掘未来的研究发展动向和机会提供可能。 相似文献
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[目的/意义] 针对当前非正式信息交流主题演化研究在分析层次和测度指标两方面存在的局限,提出一种具有通用性的演化分析方法,从微观和中观层面探究主题演化特征与规律。[方法/过程] 引入会话分析理论,以新浪微博和知乎为例,通过对主题和主题簇运行过程进行分析,从会话内容和讨论方式两个维度揭示非正式信息交流演化特征与规律。同时,设计主题持续性计算判定方法,丰富主题演化的衡量标准。[结果/结论] 主题演化分析结果显示新浪微博和知乎意见群体的发文主题存在明显偏重,且表明了意见群体参与社会焦点事件讨论中观点的主要切入角度;主题簇演化分析发现了新浪微博意见群体在一定范围内发散探索多元主题、知乎意见群体始终关注聚焦核心主题的讨论特点。两个社交媒体中意见群体在会话内容和讨论方式方面的区别,喻示了新浪微博和知乎在网络环境的非正式信息交流中主要承担的角色差异。 相似文献
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��[Purpose/significance] This paper proposes the identification of the core research topics and their evolution path visualization methods, in order to provide reference for the field subject evolution analysis research, which has certain significance for revealing the evolution characteristics and development laws of the core topics.[Method/process] Using the LDA model for topic recognition and combining multi-dimensional scaling analysis and visualization techniques to map LDA topic recognition results to two-dimensional space. The topic similarity algorithm was used to detect the association between adjacent time topics, a new visual display method was proposed. We constructed cross-evolution paths of different types of research topics to reveal the dynamic changes of core topics and secondary topics in the evolution process.[Result/conclusion] Taking the medical health information field in China as an example, the research results show that the core research topics in the field of medical and health information in China mainly include electronic health records and Internet medical treatment. Among them, core themes such as health management and smart medical treatment show a good development trend. 相似文献
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[目的/意义]主题演化对科技前沿探测、创新战略部署具有十分重要的作用。[方法/过程]将主题演化分析过程分解为主题的表示、相似性关联和强度演化计算几个步骤,提出一种主题强度演化与预测模型,使用LDA模型进行主题的表示,提出内容、共现和趋势相似度等维度进行主题关联计算,引入基于Prophet的预测-修正模型进行主题演化趋势预测。并以干细胞领域为例,进行演化的实证分析。[结果/结论]实验表明,对每个研究主题采用Logistic增长模型进行预测R2Score都达到0.90以上,表明Prophet的Logistic增长模型与该领域主题增长趋势规律相符合,能够较好地拟合主题强度的演化趋势。提出的主题演化模型对专业领域内主题分布与演化分析有一定的借鉴意义。 相似文献
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[目的/意义] 针对单学科和双学科主题发现方法无法挖掘现有交叉文献中主题演化来源的问题,提出面向跨学科的主题发现方法,为跨学科发展和合作提供依据。[方法/过程] 首先在动物资源与育种领域期刊文献数据中选取已经出现交叉现象的两个基础学科文献及其交叉文献,使用改进的主题相关分析方法,提取共同主题和各自的独立主题;然后利用相关性测度方法量化不同学科独立主题的相关性;最后对共同主题和相似性较高的独立主题进行具体分析。[结果/结论] 在动物资源与育种领域的农学生殖生物学、兽医学以及其交叉文献上进行实验验证,结果表明所提出的方法能够有效发现交叉主题的学科出处。 相似文献
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[目的/意义]分析技术主题演化过程可以梳理技术发展脉络,对于发展创新、预测技术发展趋势具有重要意义,但是从语义角度分析技术主题演化轨迹的研究较少。因此,从语义的角度出发,分析技术主题演化过程。[方法/过程]提出基于非负矩阵分解的改进的动态非负矩阵分解模型对专利文本进行动态主题建模,并利用TextRank算法抽取名词短语进行标注,增强所抽取技术主题的可解释性。在此基础上,利用词向量的方式计算技术演化轨迹,并进行可视化展示。[结果/结论]对2002年、2005年、2008年、2011年和2014年的五方专利进行实证分析,识别出65个技术主题及其演化轨迹,表明方法的可行性。 相似文献
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[目的/意义]改善现有专利技术主题分析方法主题辨识度低、主题词二义性、无法识别技术信息中的"问题"与相应"解决方案"等问题。[方法/过程]本文通过抽取专利文本中的SAO结构,并从SAO结构中识别"问题和解决方案"（P&S）模式,基于"bag of P&S"假设,构建基于"主语-行为-宾语"（subject-action-object,SAO）结构的LDA主题模型,实现对专利文献主题结构的识别和分析。[结果/结论]案例研究表明,该方法能够有效识别主题分布,并在主题辨识度和语义消岐方面较传统LDA模型具有较大优势。 相似文献
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[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。 相似文献
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[目的/意义]基于大量专利文献数据的核心技术主题识别有助于识别某技术领域的关键技术、分析关键技术的发展方向,是进行技术创新的基础情报工作,对于研究人员、企业乃至国家层面都具有一定的意义。[方法/过程]提出基于Chunk-LDAvis的核心技术主题识别方法,首先基于经典LDA模型进行主题识别,然后利用名词组块对初始LDA主题识别结果进行标注,构建Chunk-LDA主题识别结果,提高其可解读性;然后基于社会网络分析方法构建主题网络,识别核心技术主题;基于R语言的LDAvis工具包绘制可交互的Chunk-LDAvis核心技术主题关联分析图谱,发现核心技术主题的隐含联系,辅助进行核心技术主题识别。[结果/结论]通过对纳米农业领域进行实证研究,验证了本文提出方法的准确性和可行性。 相似文献
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[目的/意义] 根据基金项目数据的特点,提出基于基金项目数据的研究前沿主题探测方法,以期识别出前瞻价值更高的研究前沿,为研究前沿识别相关研究提供借鉴思路。[方法/过程] 首先,基于PLDA模型识别蕴含在基金项目文本中的研究主题;然后基于主题-文档矩阵建立主题和基金项目文档的映射关系,在此基础上,利用主题的资助时间、资助金额和中心性指标进行研究前沿主题探测,从而识别出值得关注的研究前沿主题;最后,利用主题演化可视化分析方法,对研究前沿主题进行演化分析,以预测其发展趋势。[结果/结论] 研究结果表明,该方法可以根据基金项目数据的特点识别出蕴含在其中的研究前沿主题,并且能够分析研究前沿主题的分裂、融合等演化过程。 相似文献