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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
2.
【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】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】从文献实体的多特征数据融合的视角构建基于主题指纹-引文耦合的数据融合理论模型,并
对数据融合过程进行实证分析。【方法/过程】对融合主题指纹-引文的方法逻辑进行理论阐释和数学机理分析,以
乳腺小叶癌为案例呈现文献特征项的数据融合过程,通过主题指纹的类别归属与引文期刊所属JCR学科的对比发
现二者在揭示知识表征方面的功能特征。【结果/结论】融合主题指纹-引文的2-模知识网络能够发挥主题指纹和引
文共同揭示学科主题和知识结构的功能;引文信息表征了研究的学科基础、学科背景等稳定性知识结构信息,主题
指纹代表了学科研究前沿、突变主题、新兴趋势等动态性知识主题信息。【创新/局限】融合主题指纹-引文的理论模
型和分析方法是从数据融合层面将内容分析方法与引文分析方法进行结合的有效尝试,未来的研究将聚焦多模知
识网络构建、网络结构分析和量化测度研究,进一步提高该理论模型在知识服务领域应用的科学性、普适性。 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】网络舆情潜在主题指的是那些具备一旦发表就能吸引媒体和网民关注,进而引发热议或成为
热点这种潜在影响力的网络舆情主题。为发现网络舆情潜在主题,本文提出了一种基于社会网络视角的网络舆情
潜在主题发现方法。【方法/过程】该方法包括基于用户行为关系网络的关键微博挖掘和基于关键词共现网络的潜
在主题抽取两部分。【结果/结论】实验结果证明,该方法不仅能有效挖掘网络舆情中的潜在主题,且识别出的部分
潜在主题会随时间推移逐渐演变为热点主题,起到了一定的预警作用。同时,基于实验结果,总结了医疗领域网络
舆情主题演化模式,为政府、企业应对该领域的网络舆情事件提供了有价值的参考。 相似文献
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【目的/意义】为了发现交叉学科领域学术群及前沿研究主题,更有效地揭示交叉领域研究的核心研究者,
进一步发现核心学者与前沿主题之间的关联特征,促进国家重大交叉科研项目的合作攻坚,发现潜在的合作前景
并有效组织前沿重大交叉合作团队。【方法/过程】就地理信息领域内的关键词、作者、文献、期刊以及机构等信息进
行分析,采用双聚类分析的方法,实施了作者与主题的双向聚类分析。以此为基础研究了高产作者与研究主题的
关联特征,揭示出作者与主题间的关联关系。【结果/结论】结果表明,双向聚类方法具有突出的研究效果,既发现了
领域核心学术群体,又发现了前沿主题。进一步的关联分析发现核心学者群与前沿主题之间的关联特征,从而可
挖掘出隐性的跨学科主题与学者之间的关联。【创新/局限】从横向（研究者）与纵向（研究主题）两个方面进行双向
聚类分析,并同时考察两方面的关联是本文的创新之处。 相似文献
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【目的/意义】构建了交叉学科多模主题网络,剖析了交叉学科多模主题网络知识组合模式。【方法/过程】
本文识别了主题的学科属性和类型属性,采用主题中文献数量确定每个主题的学科,借助专家分析方法确定每个
主题的类型属性。在交叉学科主题共现关系基础上,引入主题属性和学科节点,从而构建学科-对象-方法主题网
络模型,识别交叉学科知识组合模式。【结果/结论】以数字图书馆为例,通过研究对象与研究方法的组合模式,发
现了数字馆藏、病历、开放获取与开源软件等知识组合能力较强的主题;通过学科知识组合模式,发现图书馆学与
信息系统学科在数字图书馆学科研究中起到重要的知识输出作用。 相似文献
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【目的/意义】研究前沿探测目的是及时并准确发现研究领域前沿知识,为领域研究工作者提供情报支持, 为企事业、政府等单位提供决策支持。【方法/过程】文章基于文献综述法对研究前沿相关概念、研究主题探测、研究 前沿主题特性与研究前沿主题探测进行了系统的梳理,分析了现有研究前沿主题探测方法的优缺点。【结果/结论】 本文总结了目前研究前沿探测相关研究的不足之处及未来可能的发展方向,以期对领域相关研究工作者提供支持 与帮助。 相似文献
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【目的/意义】旨在从网络舆情用户信息及文本内容视角出发,构建不同维度的网络舆情主题图谱,结合主
题图谱对网络舆情进行特征演化及可视化分析,为舆情管理提供参考。【方法/过程】本文以实体抽取和关系构建技
术为基础,构建了网络舆情主题图谱模型,并以“台风利奇马”事件为例,建立了三个不同维度的主题图谱,结合用
户和文本等多维度微观数据,对网络舆情特征演化进行分析。【结果/结论】在该事件中,用户影响力节点具备多元
化、相关性、官方主导性等特点;网络舆情演化对应台风事件发展存在一定的滞后性;PC终端存在传播媒介种类少、
发博数量多且用户集中等特点,移动终端存在传播媒介种类多、发博数量少且用户分布均匀等特点。【创新/局限】
本文借助主题图谱,构建了网络舆情用户节点和文本节点及其关联关系,从用户、账户、内容三个维度系统且全面
的展示了网络舆情特征的演化规律。 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】结合随机游走算法PageRank、词共现和多样性测度指标提出一种改进的热点主题探测方法
C_BI-PageRank,该方法有效提高了热点主题探测的效率和模型质量。【方法/过程】首先对PageRank 算法进行理论
回顾,引入词共现和布里渊系数构建C_BI-PageRank 算法模型,然后采用4 种不同因素组合的PageRank 算法对
Web of Science 系统2006-2016 的应用心理学领域的期刊文献进行实证分析,最后基于波达计数的专家方法进行算
法比较与评价,同时也探索其与词频统计之间的相关性问题。【结果/结论】实证表明C_BI-PageRank不仅在运行效
率上收敛快、运行时间少且质量评估优势明显。该方法引入不同文本主题因素,一定程度解决传统词频分析和机
器学习的不足,为热点主题探测方法提供了新思路。 相似文献
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【目的/意义】从时间分布、期刊分布、学科分布、研究机构分布、核心作者、高频作者合著网络以及高频关键
词共现网络等多个维度对国内“主题模型”研究领域的相关文献进行了可视化分析。【方法/过程】以国内CNKI数据
库收录的从2000年到2017年7月间有关主题模型的相关文献作为数据源,基于社会网络分析法,使用SATI软件
— —科技文本题录信息统计工具来构建共词矩阵,利用Ucinet 工具实现知识图谱的绘制。【结果/结论】通过对国内
主题模型研究领域的合作网络和研究热点的揭示,促进相关领域的理论创新和实践融合。 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】数字时代“开放政府数据”热潮产出了丰硕成果,对其研究主题结构和演化脉络进行全面、精
准的可视化揭示,有助于进一步丰富和完善该领域研究,科学地指导我国实践开展。【方法/过程】以 2000-2019 年
WOS数据库中“开放政府数据”主题文献为基础,借助新型SLM算法探测主题社区,梳理研究主题分布;同时嵌入
SNA方法,引入“传导率”指标定量评估主题社区成熟度和内外部关联,并利用Cortext平台构建时序演进过程。【结
果/结论】国外开放政府数据研究已形成四类主题社区：健康社区、开放数据社区、管理社区以及安全社区,目前仍
存在“主题遍布粒度不够细化、新兴主题社区亟需成长、演化脉络断续明显”等问题。【创新/局限】嵌入新型算法
SLM 划分主题社区,结合 LDA 模型对国外 OGD 研究主题关联与演化进行了完整阐释。但本文仅选取 WOS核心
库的相关主题文献作为数据源,存在进一步扩充的空间。 相似文献
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【目的/意义】为了揭示我国学者在图书情报领域最新国际发文情况,反映其阶段性特点及研究热点,以推动图情学科的国际化发展,提升其国际话语权和影响力。【方法/过程】借助InCites科研绩效评价工具,对近10年间(2009-2019年)图情领域中国大陆学者在国际期刊和会议上发文情况进行统计分析,利用CiteSpace绘制科学知识图谱,对该领域的研究人员、机构、研究热点和前沿等问题进行可视化分析。【结果/结论】清晰地展现了近10年间我国学者在此领域的国际化研究发展力量、研究热点演化脉络及研究前沿的突变步伐,从中发现问题,并指出发展方向。 相似文献
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【目的/意义】针对现有主题演化方法难以满足预测目的的需求,本文从知识动态发展的角度出发,构建知
识主题演化预测模型,为探究科学领域发展脉络与研究趋势提供方法。【方法/过程】通过Lda模型抽取知识主题,利
用马尔可夫和隐马尔可夫构建主题稳态与主题热度的演化预测模型。【结果/结论】以云计算领域的科学文献作为
实证分析对象,结果表明本模型可以根据历史数据来预测知识主题稳态分布情况与未来热度趋势,且在热度预测
精度上较灰色模型更高。【创新/局限】本文只考虑了横向主题内部的热度高低变化,没有进行纵向维度上各知识主
题间的对比。 相似文献
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【目的/意义】云计算的普及使得MI学科受到学术界的持续关注，对MI主题识别与演化的分析可以揭示历史演化，有助于发现人们关注的问题，预见该领域的未来发展。【方法/过程】本文利用潜狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）主题模型对web of science(WOS)数据库中与MI相关的主题进行识别和挖掘，并利用生命周期理论、变异系数法、Kullback-Leibler divergence(KL)等理论和方法绘制出MI研究主题的演化路径。【结果/结论】研究结果表明，MI的研究主题正逐渐向方法、技术和实践的研究方向发展，医疗数据分析、临床数据挖掘、健康信息技术等新兴技术和应用方向将成为未来MI学科的研究热点。【创新/局限】本文从生命周期视角对全球范围内医学信息学学科的主题演化进行挖掘和分析，为该学科未来的发展提供借鉴，但并没对各地区分别进行分析，因此存在一定的局限性。 相似文献
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【目的/意义】针对学术APP评论数据特征，挖掘用户评论语义关联关系，为平台运营者和开发者高效获取
用户需求和关注点提供思路和指导方法。【方法/过程】首先，基于LDA主题模型和GloVe 词向量模型构建学术APP
用户在线评论主题语义关联研究框架，然后，采集超星移动图书馆APP在线评论作为样本数据，通过主题识别获取
用户评论主题并基于词向量相似性得到主题语义关联，最后构建出语义关联主题图谱。【结果/结论】实验结果表明
运用文章提出的思路方法能够有效发现用户评论主题和主题间关联关系并得到主题关联图谱，从而为学术APP平
台运营者完善平台功能提供参考和借鉴。 相似文献