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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] 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]探索领域知识网络中的核心知识涌现有助于揭示知识发展的内在机理,对于掌握领域知识发展脉络以及发展模式具有重要意义。[方法/过程]以复杂网络的思想为基础,基于关键词的邻接关系构建领域知识网络。采用Hub涌现的分析方法,对领域知识网络从时间序列上进行动态跟踪与分析。从知识节点的度序列分布、熵值分析、特定节点涌现3个方面对领域知识网络的知识涌现现象进行分析。[结果/结论]研究结果表明：领域核心知识涌现过程中随机性与非随机性交互影响;领域核心知识涌现在总体上呈现由随机性主导到结构性主导的演进趋势;领域中涌现出的核心知识并非是一劳永逸一成不变的。 相似文献
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[目的/意义]在线学术社交为快速监测和深入理解学科发展态势及科学启示提供了有效途径与新颖视角。[方法/过程]提出基于学术社交的学科分析框架，在跟踪学科间关联轨迹基础上，从影响力和跨学科性二个维度开展学科比较，以从多级学科视角揭示我国学术社交模式。以科学网为对象，聚焦于好友关系，分别从学科分类的三个层级（学科领域、一级学科、二级学科）开展实证研究。[结果/结论]通过描述性统计分析，发现生命科学领域具有社交规模优势，而管理综合领域具有社交强度优势；结合统计分析与桑基图展示，发现以计算机科学为核心的相关一级学科群组（如自动化、电子学与信息系统、管理科学与工程、图书馆情报与文献学）成为社交网络的热门；通过二维象限图，发现学术社交模式在多学科粒度切换中展现出多样化、动态化特征，仅有少数模式能够保持稳定性，比如管理综合领域呈现高跨学科倾向，生命科学领域呈现出低影响力，计算机科学呈现高影响力。 相似文献
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[目的/意义]引文是施引文献与被引成果的纽带，反映了后继者的借鉴和肯定。本研究在传统题录关键词网络的基础上，创新地将引文上下文关键词作为研究材料，所构建知识图谱不仅能揭示文献主题的深层次信息，也能够反映受众主观筛选和利用文献的知识过程。[方法/过程]选取数字人文为研究领域，获取3个文献集和两个引文文本集，构建两个无向的关键词共现网络和两个有向的基于文献引证的关键词网络。通过共现网络，观察数字人文领域知识的吸收与扩散；通过引证关键词网络，观察数字人文的形成与转化。[结果/结论]研究揭示数字人文的研究重点、核心领域与核心技术，从受众的角度为数字人文领域未来研究提供借鉴和参考。 相似文献
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本研究旨在揭示多学科交叉综合领域内的核心学科并分析学科间内在联系与演变,以此来分析领域内学科态势。以人工智能领域为研究对象,探讨该领域内相关学科的分布,分析学科相互间的关联和研究相似性及演化,为科学研究和政策制定提供支持。对文献资料进行预处理后,用关键词表征学科研究内容,并通过词袋模型构建学科向量;分别从基础统计、共现分析和相似性分析来研究学科的分布、人工智能与其他学科之间以及两两学科之间的相似性与演化。结果表明,人工智能领域内以计算机科学和工程为核心,以数学为基础,并逐渐延伸到社会科学、生物科学等领域,由单一的理论和技术研究向多学科应用领域发展。领域内学科的多元化也促进了管理学和法学等学科研究内容的转变。本研究分析路径可以在一定程度上揭示学科研究的跨学科发展趋势。 相似文献
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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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颜石磊 《大学图书情报学刊》2021,39(1):107-111
数字人文作为一个新兴的、跨学科的热门研究领域,其所涉及的研究内容、研究方法纷繁复杂,理清国内外主题发展态势,对数字人文的进一步发展具有重要指导意义。文章以数字人文的研究主题为切入点,基于Web of Science和CNKI数据库,通过构建共现矩阵、系统聚类分析、计算主题密度值和向心度值来绘制战略坐标图,揭示国内外数字人文主题发展态势,同时揭示了国内外数字人文研究主题的成熟领域、核心领域、新兴领域以及边缘领域,为我国数字人文研究的进一步发展提供借鉴。 相似文献
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[目的/意义] 重点针对一些在数据库中无法找到既定的主题分类,无法罗列完整关键词,也不可能通过选择有代表性机构和现成的学科领域核心期刊的方法实现数据集构建的领域,提出一种基于期刊主题相似性的领域分析数据集构建的方法。[方法/过程] 该方法组合运用引文分析与期刊文献耦合分析方法,并借助科学知识图谱绘制方法,通过确定学科领域的代表性期刊群组,经过不同形式的组配最终达到满足不同层次需求的构建数据集的目的。[结果/结论] 本方法可以满足宏观、中观和微观不同领域分析层次的需求,操作过程简单灵活且人工干预的程度不高,通过在具体领域的实例验证,证明其可以有效地解决一些领域数据集构建的难题,对今后相关研究具有一定借鉴意义。 相似文献
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[目的/意义]对图书情报领域的国际发文情况、研究热点以及学科前沿进行研究,有助于推动图情学科的发展,提升我国学术话语权。[方法/过程]以SCI和SSCI收录的图书情报领域高影响力外文期刊论文为数据源,利用HiStCite、CiteSpace、SPSS等工具从研究现状、高影响力学者、高被引论文、研究热点、前沿趋势5个方面分析近5年来(2016-2020年)图情领域的发展状况。通过对高频关键词的年度变化分析,总结四种呈现不同态势的关键词,并对低频关键词进行透视,得出人文、技术和管理三个维度的发展主题。[结果/结论]随着信息技术的不断发展和信息环境的不断变化,图情学科研究主题由传统信息服务向知识服务,由知识组织与管理相关研究向知识组织体系构建等研究主题进一步延伸和细化,且注重理论和实践相结合已日渐成为图情档学科研究的重要趋势。 相似文献
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[目的/意义]以情报学为例,探索基于社会化问答网站热点的学科认知特点挖掘方法及其可行性。通过总结归纳知乎用户对情报学的知识期待和学科认知,为情报学学科建设提供特定参考。[方法/过程]以知乎情报学话题下的"精华"讨论内容作为分析对象,运用聚类分析、多维尺度分析等方法挖掘关注热点,并对这些关注热点的自身属性、相互关系和核心程度等特征进行分析与探究。[结果/结论]知乎的情报学关注热点可分为信息检索与搜索引擎、网络营销与电子商务等7类,反映出大众对情报学的技术、商业、学科、社会4方面的知识需求,进而构建出信息技术、现实应用、信息社会3个维度的学科认知特点。 相似文献
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[目的/意义] 旨在通过探讨学科交叉领域共词网络生成的影响因素及其作用机理，揭示学科交叉领域的微观知识连接机制。[方法/过程] 结合网络嵌入性理论，将学科交叉领域关键词共现关系建立的影响因素归纳为网络结构因素（内生变量）和关键词属性因素（外生变量），进而借助指数随机图模型，选择学科交叉领域"医学信息学"开展实证研究。[结果/结论] 研究结果表明：网络结构对共现关系生成的影响大于关键词本身属性的影响；择优连接机制和传递性机制具有显著正向作用；关键词节点倾向于与较新节点相连；医学信息学的关键词倾向于与基础学科的关键词建立共现关系，而基础学科的关键词却倾向于与自身学科关键词相连。 相似文献
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[目的/意义]学科基础词汇是学科知识的重要基石,对于理解学科的知识体系构成、理清学科的知识脉络以及促进学科教育都有重要的意义,但长期以来其主要依赖于人工总结,目前还未实现高效地在某学科范围内自动挖掘出学科基础词汇。[方法/过程]提出一种利用关键词共现网络发现学科内较为基础的词汇的方法。该方法利用基础词汇具有相对较低的词频和在网络中具有相对较高的中心度的特性,自动从学科关键词数据集中获得该学科的基础词汇。[结果/结论]利用ACM中1969年到2012年的论文集的计算机领域(全数据集)、user interfaces和information search and retrieval两个子主题的关键词数据集验证该方法的正确性,并且该方法能够使用较简单的步骤发现数据集中全局性的基础词汇。 相似文献
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[目的/意义]从知识主题的角度切入,建立全面的课程知识体系,解决现有课程体系设计和教学中的课程间知识点重复及"知识孤岛"问题,从而有效开展专业知识服务。[方法/过程]以临床医学专业主干课程为研究对象,基于医学主题词表、电子教材、电子教案等医学教育数据,通过LDA模型挖掘课程中的知识主题,利用关联分析揭示课程间、知识主题间及课程与知识主题间的细粒度关联,从而构建临床医学课程知识主题图谱。[结果/结论]研究从专业课程体系与知识主题视角构建出领域知识图谱,有助于教学管理人员及师生掌握专业知识体系,开展知识导向型教学活动,推进医学领域知识组织与服务及智慧医学教育发展。 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] 跨学科研究已成为现代科学创新研究的重要范式和必然趋势，探究跨学科领域中学科的发展模式与演化路径，对于揭示跨学科领域形成与发展的动态过程具有重要意义。[方法/过程] 以眼动追踪（Eye Tracking，ET）领域为例，对文献引文关系进行提取与学科标注，构建文献和学科层面的引文关系网络；计算各学科的他引比率、他被引比率和普赖斯指数，从宏观层面分析ET领域中主要学科的跨学科发展模式；考察不同阶段内部及不同阶段之间的学科引证关系，探究不同阶段各学科在跨学科发展过程中的关系结构与角色演变；基于引文的中介中心度识别连接不同学科关系的重要文献，考察重要文献、高被引文献以及参考文献之间的引文关系，从微观层面揭示ET领域发展的具体演化路径。[结果/结论] ET领域发展经历潜伏期、发展期和成熟期三个阶段，并呈现独立型、交叉型和学习型三种学科发展模式；各学科之间的引证关系随阶段变化逐渐紧密且分布逐渐均匀，神经学、心理学和临床医学在跨学科发展和知识输出方面处于核心地位；ET领域纵向发展表现为独立型学科的基础理论创新，横向发展表现为3种类型学科的深度融合，并呈现出"独立-线性-网状"的发展路径。 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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《Journal of Informetrics》2014,8(1):43-58
This paper contributes to the longitudinal study and representation of the diffusion of scholarly knowledge through bibliometrics. The case of systems biology is used to illustrate a means for considering the structure and different roles of journals in the diffusion of a relatively new field to diverse subject areas. Using a bipartite network analysis of journals and subject categories, a core–intermediary–periphery diffusion structure is detected through comparative analysis of betweenness centrality over time. Systems biology diffuses from a core of foundational, theoretical areas to more specific, applied, practical fields, most of which relate to human health. Next, cluster analysis is applied to subject category co-occurrence networks to longitudinally trace the movement of fields within the core–intermediary–periphery structure. The results of these analyses reveal patterns of systems biology's diffusion across both theoretical and applied fields, and are also used to suggest how the dynamics of a field's interdisciplinary evolution can be realized. The author concludes by presenting a typology for considering how journals may function to support attributes of the core–intermediary–periphery structure and diffusion patterns more broadly. 相似文献