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【目的/意义】颠覆性技术具有隐蔽性和突变性，而技术主题在演化过程中会释放颠覆性趋势产生的早期信号，本文提出一种基于专利主题演化的颠覆性技术识别方法。【方法/过程】首先，基于S曲线法判断技术生命周期；其次，综合运用文本挖掘和社会网络分析方法识别技术主题的演化事件；最后，定义新主题出现、原主题趋热和多主题融合三类突变情况，用于识别具有颠覆性潜力的技术主题。【结果/结论】通过类脑智能领域专利实证，发现六个新出现主题、四个趋热型主题和六个融合型主题，通过专家判读，证明了所提方法的有效性，同时筛选出五项主题作为最终预测结果。【创新/局限】本文基于动态社区发现算法对技术主题的演化特征进行分析，进而基于主题突变性筛选颠覆性技术，但数据来源较为单一，将在未来研究中加以扩充。 相似文献
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【目的/意义】分析数据隐私风险的时序主题关联，理清热点主题的演化路径，探索有温度的数据隐私风险治理。【方法/过程】基于WOS核心合集和Scopus数据库收录的数据隐私风险领域相关文献，通过LDA主题模型将文本按照时间片切分，并识别各时间片的研究主题；再通过余弦相似度计算分析相邻时间片主题的时序关联，梳理主题演化路径并探索研究前沿。【结果/结论】数据隐私风险研究的关注点逐渐从对识别、评估和缓解数据隐私风险技术本身的关注，转向对平台、算法和场景整体性情境的关注，这需要通过数字伦理、法律和社会等方面共同助力形成负责任的技术，以期构建数字信任环境。【创新/局限】本研究对跨学科和跨领域的数据隐私风险研究的演化路径进行梳理，探索数据隐私风险治理的有效路径。未来可进一步细化不同时期的主题，并深入分析不同时间片的新兴技术对数据隐私风险的影响。 相似文献
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【目的/意义】基于文献数据的领域知识图谱构建有助于探测某学科领域的主要研究内容及其发展方向，是
进行技术创新的基础情报工作，对于研究人员、企业都具有一定的意义。【方法/过程】提出基于交互式可视化技术
的知识图谱构建方法，首先基于经典LDA模型进行主题识别，然后基于社会网络分析方法构建领域主题网络识别
关键主题词；最后，基于JS（D3 工具）绘制可交互的关键主题词关联与检索知识图谱，发现关键主题词的隐含联系，
辅助进行领域知识挖掘与分析。【结果/结论】通过对我国医疗健康信息领域进行实证研究，验证了本文提出方法的
准确性和有效性。 相似文献
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【目的/意义】数字阅读给人们的知识与信息获取带来了巨大的变化，识别数字阅读领域的研究热点及其主题演化路径，有助于对数字阅读领域建立起动态的全景化视野。【方法/过程】文章以数字阅读领域的高水平论文为基础数据源，基于关键词共现关系构建领域知识网络，通过高频次与高度值关键词识别领域研究热点，采用SLM社团发现算法和主题密度图跟踪分析领域的主题演化路径。【结果/结论】研究结果表明，数字阅读领域已具有相对稳定的知识体系架构；从数字出版到阅读推广再到问题消解，领域研究逐渐走向成熟；从关注阅读形式到关注阅读效果，领域研究进入内涵式发展道路。【创新/局限】研究工作主要聚焦于国内学术界具有代表性的高水平研究层次，未来的研究工作将纳入更广泛的数据来源，进行更加全面细致地研究。 相似文献
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【目的/意义】从舆情客体视角探究医保欺诈事件传播周期中情感焦点及情感倾向两个维度的舆情演化趋势,对政府倾听民众诉求及舆情治理有重要意义。【方法/过程】依据生命周期理论划分舆情传播阶段,利用Word2Vec判断舆情客体,使用LDA方法挖掘评论主题进而识别情感焦点,同时使用SnowNLP进行情感倾向研究,最后基于认知-感情相符理论发现民众诉求。【结果/结论】能够挖掘出民众对不同舆情客体在各生命周期的情感焦点、情感倾向及二者演化趋势。研究发现民众态度从事件相关讨论过渡到事件本质探究,而后关心事件后果,最后提出建议,且情感焦点与情感倾向识别结果具有一致性。 相似文献
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【目的/意义】引用动机不同会导致一篇论文在多次被引用时的引用主题和重点产生差异,识别这些被引主题并分析其变化,有助于引用动机分析,提高文献推荐效果。【方法/过程】本文首先抽取被引文献的上下文语境信息,根据文本长度界定多种引用内容的划分范围;然后结合多种文本聚类方法,识别被引主题并比较其异同;最后通过时序比较,分析被引主题的演化路径和过程。【结果/结论】选取人工智能研究领域中的代表性高被引论文进行分析,发现前后句是对当前引用句的重要补充,引用句及其前后句组合能够更好地揭示被引主题;基于引用内容的被引主题呈现出多样化的特征,揭示了原文内容的扩展和引用动机的差异;被引主题演化分析能够有效地揭示原文内容被应用或改进的方向、主题、方法和技术。【创新/局限】形成基于引用内容聚类的文献被引主题识别及其演化分析框架,证明被引主题的差异化以及对原文的补充作用,同时揭示引用内容的主题时序变化的特征与现实意义,后续有必要扩大研究样本,使得研究结果具有更好的通用性。 相似文献
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【目的/意义】构建主题-主题关联的学科知识网络,从主题之间语义关联角度度量主题在学科知识网络中
的影响力,分析学科知识结构演化规律,为热点、前沿主题探测提供方法支撑。【方法/过程】基于 LDA主题模型抽取
学科领域研究主题,利用主题在科学文献中的共现关系构建主题-主题关联的学科知识网络,并提出主题影响力概
念和度量方法;基于复杂网络结构分析方法对学科领域生命周期内主题-主题关联的学科知识网络进行演化分
析。【结果/结论】实证分析表明主题的网络影响力是主题强度、被学者关注度等外部特征指标的有力补充,可用来
探测热点、前沿主题。同时,学科知识结构随着学科领域的发展表现出较强的小世界网络特征。 相似文献
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【目的/意义】识别信息隐私研究领域的热点主题,梳理主题演化路径。【方法/过程】针对主题识别语义杂乱
等问题,提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法。首先利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型识
别多时间窗口下的文献主题,进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群。在此基础上,从时序关联
维度计算相邻窗口下主题间的相似度,梳理演化路径;从结构表征维度,设计主题新颖度、中心性、影响力等计量指
标,探寻信息隐私前沿和热点主题的演化变迁。【结果/结论】实证分析结果表明,本文方法可以深度挖掘信息隐私
领域研究主题,从宏微观两个维度全面梳理主题的演化路径。研究有利于探测信息隐私研究的前沿。【创新/局限】
综合运用LDA主题模型与共词分析方法绘制主题凝聚子群,从时序演化和结构表征两个维度探寻主题演化路径。
未来研究中有待于引入多种数据源以对比主题差异,有待于引入多元组术语改善主题识别效果。 相似文献
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【目的/意义】当前,对学科研究前沿的挖掘和探测成为学科知识创新服务的重要支撑。本文从整合主题的
视角出发,提出了学科知识网络构建与演化分析的框架,通过该框架实现学科研究前沿的挖掘和探测。【方法/过
程】整合主题的学科知识网络构建与演化分析框架主要包括三个部分。一是,基于主题挖掘与主题语义关联计算
相结合的视角,提出了整合主题的学科知识网络构建流程;二是,基于复杂网络结构分析理论提出了整合主题的网
络结构演化分析方法,以挖掘和探测前沿主题;三是,基于复杂网络演化建模与多 agent系统仿真建模方法,提出了
整合主题的学科知识网络演化建模框架,通过演化建模探索学科知识结构的演化机理。【结果/结论】以上整合主题
的学科知识网络构建流程和演化分析、演化建模框架,形成了“主题挖掘→网络构建→结构演化→仿真建模”的研
究新思路,为学科知识创新服务提供了新的方法与工具。 相似文献
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【目的/意义】对技术接受模型的演化与发展脉络进行系统梳理并据此总结该理论模型的发展趋势,丰富用
户行为的理论研究。【方法/过程】在对技术接受模型理论演化过程梳理的基础上,利用文献计量进行国内外研究现
状定量分析,主要从论文年度分布与学科分布、高频作者分析与技术接受模型研究热点挖掘三方面展开。【结果/结
论】技术接受模型的未来研究趋势包括：引入新理论与外部变量趋势、应用新领域趋势与针对新对象趋势。 相似文献
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【目的/意义】为揭示中外图书情报领域对大数据研究的现状和发展趋势,挖掘研究热点主题及其演化过
程。【方法/过程】文章统计分析了近十年图情领域大数据研究的论文发文数量、核心机构和核心作者等指标,采用
文本数据挖掘的方法识别出不同领域时期的研究热点主题,并分析了随时间的推移研究主题的演变情况。此外,
论文还对比分析了中外图情领域研究主题的相关性和差异性,展现出中外图情领域对大数据研究的联系和区别。
【结果/结论】随着时间的发展,中外大数据研究主题趋于相似。大数据研究主题的趋势向着研究主题多元化,结构
层次鲜明化的方向发展,在未来几年将会有更多新颖的研究主题产生。 相似文献
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【目的/意义】基于Rao-Stirling 指数和LDA模型进行领域学科交叉主题识别,并以纳米科技为例验证将
Rao-Stirling 指数和LDA模型用于领域学科交叉主题识别的有效性和适用性。【方法/过程】基于Rao-Stirling 指数
测度领域文献学科交叉程度,设定阈值发现高度学科交叉文献。基于LDA模型对筛选出的学科交叉文献进行主题
识别,发现学科交叉点和学科交叉研究主题。【结果/结论】基于Rao-Stirling 指数从引文的角度进行领域文献学科
交叉测度可以有效地发现与某领域相关的学科交叉文献,且有利于大数据集的学科交叉文献发现研究的实现。基
于LDA模型进行学科交叉主题识别可以有效地发现学科交叉主题。两方法的组合应用为发现某领域学科交叉主
题研究提供一种新视角。 相似文献
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【目的/意义】在国际政治经济环境和全球创新格局不断变化的背景下，拓展全球科技创新合作伙伴、建立更为广泛和紧密的全球科技创新合作网络，成为亟待解决的问题。【方法/过程】本文基于科技论文构建主题词共现矩阵，筛选二阶共现主题词对作为潜在国际科技合作主题对，通过定义主题对的国际合作潜力指数以及主题路径的国际科技合作路径强度指数，判定主题对的国际合作潜力并寻找有效的主题合作路径。【结果/结论】以中俄人工智能领域的SCI论文和CPCI-S论文为分析对象，通过对该领域潜在国际科技合作主题的识别和分析，证实本文所提方法的有效性。【创新/局限】本文提出一种识别潜在国际科技合作主题的方法，并利用中俄两国论文进行实证研究，但未考虑不同国家研究产出规模差异，未对关键词进行语义分析，需在后续研究中进一步探讨。 相似文献
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基于机器学习算法的研究热点趋势预测模型对比与分析——BP神经网络、支持向量机与LSTM模型 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最后利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考。 相似文献
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【目的/意义】从学者的合作网络中进行社区发现及主题分布研究是具有十分重要的意义点。本文从社区 结构及其主题分布演化的角度分析并归纳情报学领域的研究现状和预测未来发展趋势。【方法/过程】本文通过构 建动态社区-主题模型,拟研究情报学文献中合著社区及其研究主题演变过程。【结果/结论】2000-2017年间,合著 网络社区演化呈现松散到聚合的趋势,在2012-2017年间基本形成三个大型的社区,每个社区的主题演化路径有不 同的模式：分裂融合模式、主干聚集模式和主干分解细化模式。不同社区的主题变化影响着社区演化路径。每个 社区的主题分布具有逐步多样化的特点,并且与数据挖掘、大数据分析、人工智能的研究日益紧密。 相似文献
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【目的/意义】通过构建作者-主题关联的二模学科知识网络,度量作者在知识创新网络中的影响力,探寻 研究活跃程度高、研究范围广、潜在合作空间大的重要学者,对于科学评价学者学术影响力,挖掘热点、前沿研究主 题具有重要的指导作用。【方法/过程】基于AT主题模型抽取作者-主题关联矩阵,计算作者的研究主题强度,在此 基础上构建作者-主题关联的二模学科知识网络,利用作者在网络中的中心性指标度量作者主题关联影响力;基于 复杂网络结构分析方法对学科领域生命周期内作者-主题关联的学科知识网络进行演化分析。【结果/结论】实证分 析表明作者主题关联影响力与基于引文的学术影响力和基于社交媒体的社会影响力指标形成有力互补,可用于核 心作者以及热点、前沿主题探测。 相似文献
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【目的/意义】文章旨在厘清我国科技报告近60余年来的研究进展,为后续学术研究者和实践工作者了解该领域的研究历程、主题分布与未来议题,并为其进一步的研究与工作实践提供必要参考。【方法/过程】通过系统全面地梳理相关文献的研究成果,基于生命周期理论和文献信息增长规律,按照发文趋势将发展历程划分为缓慢起步、波动成长、快速成熟及逐渐回落四个阶段。根据各个阶段的历史沿革,梳理其研究主题,总结出关于科技报告的研究内容传统而新颖,研究方法多元化,研究主题与工作实践密切相关的特点。【结果/结论】经过60余年的发展,剖析研究主题揭示其研究特点,取得了一定的研究成果,具有理论与实践价值。【创新/局限】有些文献比较老旧,研究主题的提炼可能不够全面。研究结论未与其他学者的观点进行对比,尚有一定的主观性。 相似文献
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专利引文信息因反映技术传承关系、容易获取、便于定性定量化研究等特点,已越来越多地应用于技术演化分析。首先从专利引证角度对技术演化研究相关理论成果进行了系统梳理,将主要研究内容总结为技术主题演化趋势分析、技术前沿变迁比较、技术发展主路径识别、技术演化网络形态特征刻画与发展预测等四类,将涉及的主要研究方法总结为专利引文分析、文本挖掘、技术生命周期经典模型、TRIZ理论、网络分析等五类;分别针对各项研究内容与研究方法进行评述,逐一总结了各自的优势与局限;最后从研究思想、研究内容、研究方法、研究手段四个方面提出未来技术演化研究的发展方向:体现系统性思想、关注动态性与未来预测性、探索多元化方法体系、开发具有强大计算能力的软件。 相似文献
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【目的/意义】研究国际学术社交网络领域的发展特征、科研合作态势与研究向度，为我国学术社交网络领域的研究与发展提供启示。【方法/过程】从国家、学科、作者三个视角对国际学术社交网络领域的研究力量展开研究，综合分析其科研合作态势，提炼目前国际学术社交网络领域的研究向度并总结未来发展趋势。【结果/结论】国际学术社交网络研究呈现围绕多个权利中心聚集的多国家合作、多学科融合特征，中国、美国、英国是该领域研究的重要国家，计算机科学、信息科学与图书馆学是该领域研究的重要学科；科研管理评价、用户采纳、信息推荐是目前该领域的主要研究方向，基于学术社交网络交互的学术评价和人才发现将是新兴研究热点。【创新/局限】借助可视化工具，从国家、学科、作者、主题等不同维度系统梳理了国际学术社交网络领域的研究现状并探讨其未来发展趋势。 相似文献