共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
[目的/意义]识别领域发展路径对于科技创新具有重要意义,但现有方法如专家访谈、引文分析等不能适应文献爆发性增长的现状,针对这一问题,提出一种基于主题变迁的领域发展路径识别方法。[方法/过程]该方法可以自动从Aminer平台获取数据,通过构建关键词-学者矩阵,综合使用KMeans++和谱聚类算法识别出研究主题和相关学者;通过相似度计算实现不同主题之间的关联,最终获得研究领域的发展路径并进行可视化展示。[结果/结论]通过对人工智能领域的实证分析,结果表明该方法能够有效反映领域研究主题的变迁,有助于研究者快速定位领域的研究热点和重点,丰富领域发展路径相关的研究方法。 相似文献
6.
领域前沿识别方法综述 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]通过比较分析不同的领域前沿识别方法,总结各类方法在识别与预测前沿上的优缺点,为未来研究前沿的识别与预测提出改进意见。[方法/过程]通过综述国内外研究前沿相关的文献,辨析研究前沿的相关概念。分析目前主要的研究前沿识别方法,相较于传统的识别方法,重点对变革性研究前沿的识别方法进行归纳。总结当前领域前沿识别方法存在的主要问题,并提出改进建议。[结果/结论]就概念而言,对“研究热点”、“新兴研究”和“研究前沿”的概念内涵在时间和创新程度两个维度上进行了区分,依据创新程度的不同,研究前沿可以分为“常规性研究前沿”和“变革性研究前沿”;就识别方法而言,不同方法都有其适用场景。未来需要深入挖掘“研究前沿”,尤其要关注到主题之间的语义关联和多源数据的多元关系融合,以及对“变革性研究前沿”的前期征兆进行特征挖掘,并构建相应的识别与预测方法。 相似文献
7.
[目的/意义]在基础研究双轮驱动的发展趋势和政策背景下，开展生物医学领域基础研究转化的测度方法研究，可为学术成果转化潜力发现、基础研究转化效果评价提供支撑。[方法/过程]首先，结合生物医学领域基础研究转化在研究内容和研究主体维度的表现，构建两个基础—应用概念量化模型；然后，利用词表匹配方法识别论文中代表基础—应用概念的词组并计算论文应用性水平测度变量；最后，通过构建量化巴斯德象限模型，综合利用论文应用性水平测度变量划分目标论文及其施引论文的研究层次，并基于引文关系中基础—应用研究层次的变化设计一组衡量基础研究向下游应用研究转化程度的指标。[结果/结论]实证分析选取干细胞和免疫学领域国家自然科学基金资助面上项目（2010和2011年批准）产出论文为数据集，验证方法的可行性和有效性。在所设计的5个转化指标中，应用转化分数、临床转化度、产业转化度能够提示论文向临床或技术转化的可能性，可辅助生物医学领域基础研究成果转化潜力早期识别、转化效果近期评价等应用场景。 相似文献
8.
[目的/意义] 为有效探测科技文献中潜在的研究热点，研究文献中关键词突发的特征条件，构建突发词识别模型对促进科研人员精确把握研究方向具有重要意义。[方法/过程] 获取各年度内关键词及词频，构建关键词-年度矩阵，将分析时间段划分为标准窗口、观察窗口和表现窗口，在观察窗口内利用多测度突发词探测模型识别具有突发特征的关键词；在表现窗口内利用LDA挖掘主题词汇作为热点词集合。设计突发词覆盖率指标，辅助滑动时间窗口法，计算不同时间窗口内突发词集合和热点词集合的覆盖率，验证模型识别准确性。[结果/结论] 3次滑动时间窗口，计算得到3次突发词覆盖率都在70%以上；与Citespace突发词的对照试验中，本模型3次覆盖率均大于前者，表明设计的突发词探测模型性能良好。 相似文献
9.
[目的/意义] 在科学研究中,从不同来源的科技文献中识别挖掘科研热点对于开展科研工作具有指导意义。旨在通过本研究提出的模型方法,快速准确地识别蕴含在多源文本中的热点主题,为科研创新提供支撑服务。[方法/过程] 提出一种基于LDA2vec模型的多源文本下科研热点识别的方法并针对科研热点识别构建模型,该方法融合LDA主题模型对隐含语义挖掘的优势和Word2Vec词向量模型对于上下文关系把握的优势。以机器学习领域的科技文献为例,利用模型困惑度和主题一致性两个指标对LDA2vec的在本领域应用的可行性和有效性进行验证,并与LDA的主题提取效果进行对比。[结果/结论] 实验结果表明,提出的方法在面对多源数据情况下,进行科研热点识别挖掘是可行的,且在一定程度上有效果的提升,对利用单一数据源进行主题分析的不足进行补充,对多数据源融合的实践应用进行丰富。 相似文献
10.
科学计量学主流研究领域与热点前沿研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]基于对《科学计量学》杂志的研究与回顾,找出科学计量学领域进入发展时期后的主流研究领域和热点前沿,探究其演进脉络,并绘制可视化的知识图谱。[方法/过程]借助Bibexcel与SPSS软件,通过共引分析与因子分析法,得出科学计量学在各发展阶段的主流研究领域;通过共词分析法,利用CiteSpace II软件,对科学计量学3个阶段的研究热点与前沿分别进行识别与可视化。[结果/结论]引文分析、科学合作、科研评价一直是科学计量学在发展时期的主流研究领域,科学计量学的研究对象不断扩充,研究方法不断完善,并逐渐引入社会网络分析等其他学科方法;随着发展阶段的推移,研究热点与前沿的网络密度不断提高,研究前沿动态转变过程中的转折点也不断增加,科学计量学领域的研究更加丰富和深入。创新性地对科学计量学的主流研究领域和热点前沿进行分阶段分析,可以更清晰地展示出发展时期科学计量学的演进脉络。 相似文献
11.
[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
12.
[目的/意义]通过梳理图书情报领域情感研究的现状和发展脉络,以识别该主题范围的核心作者和重要文献,归纳总结相关研究框架及研究特点,并展望未来研究趋势。[方法/过程]以Web of Science、LISA、Google Scholar等数据库中图书情报领域情感研究文献为分析对象,借助HistCite软件对引文数据进行挖掘分析;采用内容分析法构建了情感研究框架。[结果/结论]图书情报领域情感研究处于快速发展期,人机交互及IT利用、信息行为中的情感研究是图书情报学者比较重视的研究方向,社交网络环境中的用户情感倾向识别是热点研究方向。图书情报情感研究还存在理论发展滞后、术语和分类体系混杂等问题需突破。 相似文献
13.
中外情报学论文创新性特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 综合运用定性与定量相结合的方法对近年中外情报学论文的创新性进行分析和对比，揭示情报学领域研究的创新性特征，发现领域学术论文中创新句内部的知识关系，进行更细粒度的论文创新性分析，为研究领域创新点深层次利用提供条件，同时丰富科技论文创新性监测的途径，促进科学研究创新。[方法/过程] 从句子级创新性识别出发，选取中英文各两种情报学期刊作为样本，采用信息抽取和机器学习的方法，将创新句的抽取从现有的摘要扩展到全文，充分利用句子结构和句法特征识别领域创新内容，探讨近年中外情报学论文在创新对象、主题、类别等方面的特征，并做对比分析，最后通过对自动分类的论文集合进行定性的内容分析，总结归纳出中外情报学论文创新的表达范式。[结果/结论] 从创新的表达来看，中外情报学论文创新句的分布情况基本一致，英文期刊论文创新的表达更丰富。从创新性特征来看，英文情报学期刊论文创新主题较集中，而中文主题多样和分散；具体方法的创新是近年情报学领域的创新热点，而在研究方法上创新不足；中英文情报学期刊论文的创新性特点都反映了应用研究、实证研究的成果较多，而理论创新推动缓慢的趋势。 相似文献
14.
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
15.
16.
[目的/意义] 由于传统科技创新主题概率识别方法忽略文本内容语义理解,为了更加准确地识别出主题,科技创新主题语义识别势在必行。[方法/过程] 提出一种基于LDA的科技创新主题语义识别方法,利用语义角色标注技术对科技文献中的科技创新内容进行语义标引,构建LDA主题语义识别模型,根据表征科技创新内容的关键词语义角色对应的上位词的概率识别出科技创新主题。[结果/结论] 通过以3D打印领域数据为对象进行实验,证明该方法能够更加准确地识别出科技创新主题,形成科技创新主题-主题词-科技文献的混合分布聚类集群,减少研究背景等无关数据干扰,避免语义含义相同的科技创新主题词重复统计问题。 相似文献
17.
[目的/意义]打破聚类分析法关系分析的固有模式,从关键词共现网络的结构出发,探讨关键词网络位置对技术间关联关系的影响。[方法/过程]基于ESI数据库2017年5月的更新数据,以电子信息领域的高影响力论文为研究对象,在对该领域进行宏观分析的基础上,依据结构洞和桥结构两种媒介角色理论,基于关键词共现网络分析电子信息领域内各技术的媒介角色,识别各技术之间的内在关联。[结果/结论]研究结果表明,优化研究、智能电网、功率控制、非线性系统、时间延迟、稳定性、同步技术等技术的媒介作用较重要,与多种技术存在关联,对电子信息领域的技术发展有至关重要的作用。媒介角色理论从结构角度出发,将微观的个体间关系与整个网络的宏观结构相结合的分析思路为技术间关联关系的探讨提供了新的视角。 相似文献
18.
[目的/意义]为全面、客观、高效、直观地掌握科技领域主题的发展规律和演变趋势,提出一种基于多源数据的领域主题演化路径识别和分析框架。[方法/过程]获取不同来源的科技文献数据,利用多维样本有序聚类方法辅助时间切片,基于改进的词袋构建方法,提升LDA模型主题识别效果,借助Louvain社区发现算法在主题层进行多源数据的融合,分析领域主题演化路径。[结果/结论]利用美国太赫兹研究领域基金项目、论文和专利3种来源的数据进行实证研究,结果表明,3种数据源能够清晰划分出4个时间窗口,改进的词袋构建方法能够表征更准确的领域信息内涵,主题社区有助于从多源数据复杂的演化网络中厘清主题演化脉络。 相似文献
19.
[目的/意义] 针对LDA模型主题识别结果通常包含噪声主题的问题,建立科学有效的主题过滤方法,排除噪声主题,确保主题识别及后续演化分析的准确性。[方法/过程] 基于关键词之间的共现关系,构建关键词关联度指标（KRI）,借助定量手段进行主题筛选和过滤。以单细胞研究领域为例,计算各主题-关键词分布的KRI值,与人工判读结果进行对比分析。[结果/结论] 实验结果表明,该方法能够有效排除LDA模型识别结果中的噪声主题,提高主题识别的准确性,也在一定程度上降低了主题识别过程对人工判读的依赖性。 相似文献
20.
[目的/意义]揭示国内图书情报领域对图书馆战略规划方面的研究热点,为图书馆战略规划的进一步研究提供借鉴。[方法/过程]以中国知网(CNKI)全文数据库作为数据来源,获取国内图书情报领域图书馆战略规划的研究成果。首先,利用书目共现分析系统对研究成果题录进行关键词提取,并生成研究成果的高频关键词列表;然后,对高频关键词进行共词分析,构造高频关键词共现矩阵;最后,利用SPSS统计分析软件对高频关键词进行系统聚类分析,生成聚类分析树状图,进而获悉国内图书馆战略规划研究热点。[结果/结论]当前国内图书情报领域对图书馆战略规划的研究主要集中在战略规划及管理、发展趋势及战略、信息技术及服务、图书馆联盟、知识管理5个方面。 相似文献