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1.
[目的/意义] 学科交叉文献发现是进行学科交叉研究的重要前提,从海量的文献中快速、精准地发现领域相关交叉文献有助于研究人员快速地把握领域学科交叉动态,识别领域学科交叉研究热点与前沿。提出基于Rao-Stirling指数的领域学科交叉文献发现方法,并以纳米科学与纳米技术领域为例,探讨该方法的可行性。[方法/过程] 在Web of Science数据库下载纳米科学与纳米技术领域文献,构建期刊缩写-全称-学科类别对照表,利用Python编程构建文献参考文献学科分布矩阵,利用R编程计算每篇文献的Rao-Stirling指数进行文献的学科交叉测度,根据测度结果将纳米科学与纳米技术领域文献按照学科交叉程度分为三个水平,以发现领域学科交叉文献。[结果/结论] 基于Rao-Stirling指数的领域学科交叉文献发现方法可以实现领域文献水平的学科交叉测度,并发现学科交叉文献,且该研究方法也同样可扩展到其他研究领域。 相似文献
2.
利用引文内容进行主题级学科交叉类型分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]针对学科交叉宏观研究不能刻画学科交叉主题,以及学科交叉微观研究仍处于主题挖掘研究阶段的现状,从内容层面解决主题学科交叉度计算问题,并构建学科交叉分类的量化标准。[方法/过程]首先,采集学术论文并解析引文内容;利用术语集获取术语和术语主题。然后,统计引文内容中的主题术语重复率。接着,计算学科间的主题学科交叉度。最后,基于主题学科交叉度分布熵,进行分类并分析。[结果/结论]研究结果表明：①六个学科难以与医学在实践应用知识层面进行学科交叉;医学的理论基础与六个学科有明显的学科知识交叉。②学科交叉存在三种类型分别为：界内交叉、工具型交叉和界外交叉。综上,通过引文内容中的术语可以有效地计算主题学科交叉度,定量地研究学科交叉类型。 相似文献
3.
[目的/意义] 基于主题关联相似度揭示主题汇聚及变异过程,识别学科交叉主题及交叉模式,归纳学科主题的演化趋势及演化路径模式。[方法/过程] 获取情报学学科科研论文的高频主题词,构造主题词共词矩阵,利用网络社区演化分析工具生成学科主题演化网络图,结合指标数据对学科主题演化过程进行分析。[结果/结论] 总体上看,情报学学科的研究主题虽然在反复地变化,但核心主题一直存在;扩张、收缩和合并是研究主题最普遍的变化态势,分裂现象较少,产生和消亡现象存在;有3条特定社区演化轨迹清晰地贯穿始终,活跃度相对稳定,反映了3类核心研究主题;3类核心研究主题的演化路径呈现出升华吸纳、共融迭新和辐射推进3种演化模式。研究结果显示,基于主题关联学科主题演化路径的多模式识别方法既能从宏观层面呈现学科主题演化形式,也能从微观层面分析学科主题交叉模式,结合二者可揭示学科主题的继承或创新,预测学科交叉主题的发展方向。 相似文献
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[目的/意义]提出基于引文耦合和概念格的学科交叉知识结构探测方法。[方法/过程]利用Sci2工具获取情报学与计算机科学的学科交叉耦合文献,利用ConExp1.0工具构建两学科交叉知识概念格;通过概念格关联规则挖掘和层次聚类,将两学科的学科交叉知识结构细分为8个研究主题,揭示各研究主题的关联特征和对应的核心作者。[结果/结论]与传统的聚类树相比,该方法结合人类的认知规律描述概念与主题之间的关系,不仅具有较好的层次性可视化效果,而且意义更易于理解,具有更好的解释性。 相似文献
5.
[目的 /意义]在总结“学术交叉研究测度与评价”沙龙主要议题的基础上,提出当前学科交叉研究面临的问题和未来研究趋势,以期为学科交叉研究提供参考。[方法 /过程]以学科交叉基本概念、学科分类标准、学科交叉研究的动因与目的及测度方法为主题,对沙龙主要内容进行述评,展示学科交叉研究的最新成果以及有待探索的问题。[结果 /结论 ]当前研究一是缺乏对开展学科交叉研究动因和目的的深刻认识和探索;二是现有学科交叉测度研究所依据的要素或属性较为单一化和形式化,对学科交叉研究活动过程的分析仍不透彻。未来研究应以学科交叉研究活动本身为对象,在重点分析和描述学科交叉活动的动力机制与形成机制的基础上探索测度与评价方案。 相似文献
6.
[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]立足信息资源管理学科,深入剖析南海维权领域的知识内涵与特征,探索南海维权信息资源管理知识体系的建构路径。[方法/过程]从知识输入、知识搭建、知识对比、知识延伸、知识实践5个环节阐述并剖析南海维权信息资源管理知识体系建构路径。其中,知识输入的目标知识包括南海维权的诉讼标的、法律争点、事实争点、证据争点;知识搭建方法包括知识分类、知识抽取、知识融合、知识关联、知识发现、知识评估;知识对比主要解决南海维权多模态知识的语义融合与关联问题;知识延伸以证据链法理分析、历史证据识别、南海空间分析、智能证据链构建为学科交叉知识边界;知识实践包括证据知识元框架与知识元标引、证据知识元抽取与表示、证据知识元融合与关联以及证据链智库建设。[结果/结论]南海维权信息资源管理知识体系是信息资源管理“服务国家战略”自主性与“南海维权”功能性的有机统一,有规则地串联起南海维权信息资源,深入地塑造理解南海维权的思维模式,可为信息资源管理学科服务国家重大战略积累宝贵理论知识体系与实践经验。 相似文献
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[目的/意义]领域知识的跨学科交叉研究能够打破学科间的壁垒,有助于发现重大科学问题的解决方案。[研究设计/方法]基于图书情报学领域文献题录信息构建轻量级领域知识图谱,从中提取学科信息、国家信息、时间信息及其关联,采用时间与空间相结合的多维度分析方法,对学科交叉的演化进程以及国家差异进行跟踪与分析。[结论/发现]图书情报学领域内学科交叉现象日渐显著,各国家的学科交叉程度与倾向存在差异,一些目前尚不突出的交叉学科方向值得关注。[创新/价值]采用多维度视角分析学科交叉现象,相关结论可以为国家科技战略制定及学科发展规划提供有益参考。 相似文献
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识别不同学科间共有的研究内容是学科交叉知识发现的一种研究思路。学科间具有相似语义的研究内容,能够更好地体现学科之间知识的融合、交流现象。针对从科技文献数据中获取语义相似学科交叉研究主题的问题,本文提出了一种基于无监督对比学习的科技文献及关键词语义相似关系表示学习方法,构建了一种语义相似学科交叉主题识别模型。该模型将Spearman相关系数作为评价学科交叉主题的指标,解决了现有研究缺少学科交叉研究数据集的问题。研究结果表明,本文模型较好地获取了科技文献及其关键词之间的语义相似关系,能够较好地反映两个学科之间的交叉态势。 相似文献
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学科交叉研究综述 总被引：13，自引：1，他引：12
[目的/意义] 学科交叉研究意义重大,通过对学科交叉理论及实践的综述,分析讨论学科交叉研究存在的问题,并提出未来的研究内容和研究思路.[方法/过程] 通过对学科交叉理论及实践相关文献的系统调研、归纳和分析,结合对学科交叉类型和交叉动力学研究的综合分析,重点对当前已有的测度学科交叉程度的引文分析指标和学科交叉度计量的实践研究进行分析.[结果/结论] 当前的学科交叉研究分为宏观态势和微观内容两个层面,研究主体内容分为学科交叉类型研究、学科交叉动力学研究以及学科交叉性测度指标研究.学科交叉的测度属性分为学科多样性和学科聚合性,其测度指标分为3类:学科多样性测度指标、学科聚合性测度指标和综合性测度指标.学科交叉度计量的实践研究可以分为3类:基于交叉度的统计指标的计量、基于社会网络指标的计量以及利用多种指标的综合性计量. 相似文献
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利用引文内容监测多学科交叉现象的方法与实证 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]旨在从引文内容分析的角度探测不同学科的专业知识交叉情况。[方法/过程]首先采集PLOS ONE上6个学科的1 389篇学术论文,其中包含引文内容45 496条;然后利用句法分析方法识别引文内容中的名词词语;接着利用词语的类间分布熵计算词语术语度,确定引文内容中的学科术语;最后统计学科术语在其余5个学科的分布情况,探究其背后的学科交叉情况。[结果/结论]分析学科术语在其他学科的频次,得到6个学科之间的学科交叉性。引文内容术语能够探测学科的交叉融合现象,对改进传统的学科多样性测度具有重要的参考价值。 相似文献
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[目的/意义]在知识经济时代,学科知识的扩散与吸收极大地促进了学科的协同、交叉、融合、发展与创新。提出一种量化指标测度与知识语义信息挖掘相结合的学科知识扩散过程探测方法,以期丰富和完善学科知识扩散研究范式与方法,为学科知识管理及决策制定提供可资借鉴的参考。[方法/过程]在经典量化指标测度的基础上,利用形式概念分析方法,结合学科知识语义信息,对知识在学科中的传播扩散过程进行系统研究,挖掘学科知识扩散数量及主题特征;建立学科知识扩散Logistic模型,并对其演化趋势进行预测;最后,以社会网络领域为例,进行实证研究。[结果/结论]知识在各学科中的应用范畴不断拓展,其扩散过程符合幂率分布特征;不同学科吸纳和接受的领域知识主题存在一定的差异;当前社会网络知识在学科中的传播扩散进程正处于成熟期。 相似文献
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[目的/意义] 对科学研究成果与专利技术创新之间知识扩散和交叉融合发展态势的剖析，是学科领域布局、研发投入及科技资源配置等工作的重要决策依据。现有研究的测度指标未能详尽反映科技关联关系的特征及演变规律，通过设计新的指标，提出聚焦演变态势分析的领域科技关联关系测度指标及方法。[方法/过程] 通过对现有测度指标进行分析归纳，将单一的科学关联度和/或关联时滞指标扩展为紧密性、时效性、多样性三个方面分层次的测量指标，从而较全面地揭示和发现科技关联的程度及特征规律。[结果/结论] 利用本文构建的测度指标对HCV研究领域进行了计算和讨论，揭示出了该领域科技关联发展态势，并体现了新指标在测度维度系统性上的优势以及其结论对专利技术研发活动的参考价值。 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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基于关联规则的Wikidata人物名称数据分析——以诺贝尔文学奖得主为主题 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 挖掘不同名称数据之间的关联关系,将关于某一实体或主题的领域知识表现出来,这对实现不同层次、不同粒度的知识体系的解构和重构、提供满足多种需求的知识服务工作具有重要的研究意义。[方法/过程] 提出一种基于人物实体数据运行关联规则挖掘实验的研究框架,通过对人物实体条目的抽取、预处理及属性识别与分类等处理方法,利用R语言得到人物实体集的关联规则,实现多种名称数据的关联,最后从Wikidata知识库提取113位诺贝尔文学奖得主的实体条目进行实证分析。[结果/结论] 分析右部为地点名称、机构名称、时间名称和主题名称等4种不同类型规则的关联特征,实现不同名称数据类型的关系挖掘问题。本研究可为知识的揭示、聚合和关联提供新的视角,探索了数据挖掘技术在名称数据中的应用。 相似文献
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[目的/意义]科技创新需要快速发现特定科技领域中关键知识衍生与演化的路径,探索未来的知识创新趋势,为此,有必要对知识演化路径进行动态可视化研究。[方法/过程]从主题关联的角度入手,以3D打印领域为例,基于LDA识别出科技创新主题并进行分阶段细化分析,探测主题集群内部与外部的关联强度,识别出主题不同生命周期的演化能力及其演化类型。[结果/结论]实验结果表明,该方法从主题关联的角度入手,构建了基于时间序列的知识演化路径,丰富了知识管理和信息计量的理论研究方法,在实践上则有助于探测科技创新知识。 相似文献
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[目的/意义] 对阿尔茨海默病（AD）进行基因-疾病关联挖掘，以捕捉潜力研究方向。[方法/过程] 基于LBD理论构建开放式知识发现架构，结合MeSH词表、DisGeNET等医学术语、组学数据对PubMed中AD文献进行知识挖掘，采用关联规则与算法排序等方法对部分基因重合的强关联主题共现疾病和优先候选基因进行筛选，结合时间切片和其他LBD工具对比加以验证。[结果/结论] 对88 334篇AD文献进行基因-疾病识别，并与2 120种AD基因进行匹配；以XYZ分析视角对识别出的992种主题共现疾病及11 899种候选基因进行关联排序；精炼10种强关联疾病与25种优选候选基因，结合文献报道加以论述。通过LBD挖掘目标疾病-共现疾病-基因之间潜在关联，可快速捕捉潜力研究方向，缩小基因测序范围，为新研究假设的生成提供重要指导依据。 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] 针对包含单一类型知识单元的知识网络难以全面反映学科知识结构的问题，提出一种从多维度进行知识网络结构融合的方法，为学科领域知识结构挖掘提供借鉴。[方法/过程] 利用LDA及TF-IDF方法抽取学科知识单元，然后运用语义相似度和关键词共现分析方法构建3个学科知识子网络：主题网络、关键词网络和实体网络，并采用空间节点传递对齐方法对齐子网络节点，接着设计基于图卷积操作的自编码模型对知识节点进行表示，最后通过计算余弦相似度重构学科知识网络。[结果/结论] 实验部分以人工智能领域为例，构建融合主题、关键词和实体的学科知识网络并展开分析，实验结果表明，本文所提方法能有效地揭示学科领域研究内容和知识结构，为学科知识发现与组织研究提供有益参考。 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