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知识管理学的几个基本问题 总被引：1，自引：0，他引：1
按照交叉学科结构理论，提出知识管理学这一新兴学科，并将它定位为众多学科相互交叉而发展起来的多边缘综合性科学。指出作为一门新科学，我们必须注意它的学科范式、学科定位、研究内容和学科体系等基本问题。从科学学角度，提出技术与人文相互交融的范式;对知识管理学的学科体系和学科内容进行分析，从而为知识管理学的稳步发展奠定理论基础。 相似文献
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共词可视化:以人类基因组领域为例 总被引：5，自引：0，他引：5
为了解决由基于资源的第二代数字图书馆阶段向基于知识网络服务的第三代数字图书馆的过渡过程中在信息获取中经常存在的问题,使用户能够方便快捷地获取想要的内容,对某一个知识领域或学科的研究热点、发展趋势等进行了解,实现科学映射.本文以人类基因组领域为例,将共词可视化应用到学科领域分析上.根据该领域中出现的高频关键词之间的共词关系,形成共词矩阵和相似矩阵后,通过3种方法--战略坐标、网络图和自相关地图,生成相应的3种可视化结果,各有侧重地揭示了特定学科领域的研究热点和发展趋势战略坐标可以揭示出人类基因组领域的研究结构和发展趋势,网络图可以补充揭示每个研究热点关键词之间的关系及其在网络中的作用,自相关地图反映研究热点的自相关程度.探索了通过共词可视化,表达学科和知识领域的各热点之间的关系,揭示知识领域的结构,映射知识领域的发展趋势,促进信息获取,使知识结构更加明显,帮助用户达到他们的目的.共词可视化为研究知识领域的相关问题、实现科学映射提供了若干新的思路. 相似文献
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国外知识图谱绘制的方法与工具分析 总被引：1，自引：0，他引：1
目前知识图谱成为科学计量学、管理学、科学学等领域的研究热点,对图书情报学的理论与实践具有重要意义。基于狭义理解（知识图谱是运用文献计量学方法,通过对文献知识单元分析来可视化科学知识的结构、关系与演化过程）,从知识图谱的绘制流程（数据检索、数据预处理、构建知识单元、数据分析、可视化与解读）,系统梳理国外研究现状;详细阐述9种专门知识图谱绘制工具;并对相关研究进行展望。 相似文献
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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
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借助科学计量学软件CiteSpace,以知网数据库(CNKI)中的视觉传播领域20年(1999-2019年)的文献为数据来源,对视觉传播的研究现状、研究热点以及最新研究动态和发展趋势进行可视化知识图谱绘制,并结合定量和定性分析,对该学科的主要作者、研究范畴、研究热点、研究前沿动态等进行分析和研究. 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
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[目的/意义] 初步论述信息安全界理论前沿,论述威胁情报及其相关热点问题,试图引入新的情报概念,开拓情报研究新的领域。[方法/过程] 通过文献调研、内容分析和归纳演绎,梳理出威胁情报的主要特点、基础性技术、实践现状与趋势、重要意义和未来研究方向。[结果/结论] 威胁情报:①将成为情报研究新的热点;②具有应用范围广泛、紧密跟踪和可用于信息安全管理决策的特征;③对国家信息安全管理和国家情报要素研究均具有重要意义;④与其相关的数据管辖与隐私保护、情报共享等问题将成为未来的研究重点。 相似文献
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[目的/意义]传统数据挖掘技术很难有效地对海量、高维、动态的网络数据进行分析,这成为当前商业智能、决策分析和知识发现等领域中的主要技术瓶颈,网络动态数据挖掘能有效解决这一问题。[方法/过程]通过梳理网络动态数据挖掘相关理论与应用研究成果,对网络动态数据挖掘研究的形成过程、发展历程和研究趋势进行归纳和总结。[结果/结论]研究认为:网络动态数据挖掘过程中突变性问题、与情报学的融合问题、社交网络动态演化模型、研究合作网络时序变化及网络动态数据挖掘中的粒度计算问题等是情报学研究需要关注的主要研究方向。 相似文献
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论文以CSSCI为数据来源,利用可视化分析软件CiteSpace绘制图书馆学基础理论研究领域的代表人物、代表文献的知识图谱,分析我国图书馆学基础理论研究的态势和热点。研究显示我国相关领域研究的演进路径由一系列重要文献组成,主要内容涉及图书馆学基础理论研究通论、学科体系、研究对象、研究方法、图书馆学教育、图书馆史等。 相似文献
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本文以CSSCI数据库中收录的二级学科为“档案学”的2421篇来源文献为研究对象,借助信息可视化工具Cite Space V对所采集的相关数据进行共现分析和聚类分析,绘制出近十年我国档案学领域的研究机构知识图谱、研究主体知识图谱,直观展现我国档案学领域的研究力量分布,确定我国档案学领域的领袖人物。通过软件提供的词频探测技术绘制我国档案学领域的研究热点与研究前沿知识图谱,揭示档案学领域的主流研究领域和热点研究问题。 相似文献
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寻找情报学的哲学基础是情报学发展过程之中不可缺少的一个环节。通过合适的哲学理论,可以真正揭示出信息的本质以及数据、知识、智能、智慧等相关概念的本质,进而为解释情报与情报过程的本质提供合适的工具,进而可以明确情报学特定的研究领域与特定的研究问题。通过对中国情报学界对情报学哲学基础研究的分析以及相关哲学思想的研读与吸收,本文重新论述数据、信息、知识、智慧、计算等概念的本质,在此基础之上分析信息与计算的关系,数据、信息、知识、智慧、情报等概念之间的递进或包含关系。本文在分析情报过程以及情报过程中的信息交互的基础之上,明确指出情报学特有的研究领域、研究问题。研究表明,信息哲学基本可以胜任情报学哲学基础这一角色,但是其理论体系需要进一步完善;从哲学视角可以发现,情报学作为一个独立的科学分支具有正当性,它具有自身特有的研究领域与研究问题;情报学已经发展出自己特有的研究方法。 相似文献
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知识交流研究现状可视化分析 总被引：5，自引：2，他引：3
利用知识可视化软件(CiteSpaceⅡ),对Web of Science(SCI,SSCI,A&HCI)中收录的1975—2010年间的988篇知识交流研究论文进行分析,分别对相关文献的时间、地区、机构和期刊分布,主要研究领域以及学科代表人物和经典作品进行分析,结果显示,近年来国外知识交流研究呈总体增长趋势,内容主要涉及三大领域:知识管理、科学社会学和文献计量。通过对主题词突变检测发现,网络知识交流、知识管理、交流理论和医疗知识交流等是知识交流研究的前沿和未来趋势。 相似文献
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为支持科技知识创新,科技创新路径识别已经成为情报学研究的热点主题。在梳理科技创新路径识别研究的数据源、研究方法以及可视化工具研究现状的基础上,重点分析基于关键词或者主题词识别和基于引文全文的语义分析识别两种主要的科技创新路径识别方法,并对Sci2、HistCite、CiteSpace以及VOSviewer 4种可视化工具进行比较分析,进而指出基于引文分析的科技创新路径识别研究面临的挑战并展望其在数据集、研究方法、研究技术以及研究结果方面的未来发展趋势,以期为科技创新路径识别研究提供支持和帮助。 相似文献
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[目的/意义] 梳理2014年西方信息科学的发展,为信息科学领域研究人员把控研究全局和选择研究方向提供参考。[方法/过程] 以JASIST 2014年全年载文为基础数据,建立信息科学研究内容基本分类体系,以人工判读的形式进行内容分析,对载文进行分类和解析。[结果/结论] 信息科学基本理论已趋于成熟,研究已不再是主流;传统的信息科学研究领域包括信息传播与交流合作、计量与评价方法、信息用户、信息检索、信息管理等,研究方向呈现出多样性;新媒体、个人信息隐私等新领域已成为新的研究热点,同时信息科学也更加重视信息领域人文方面的研究。 相似文献
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[目的/意义]作为一门与信息技术密切关联的学科,近年来快速发展的人工智能为情报学带来了诸多影响。有效梳理和整合这些影响的发展脉络与应用场景,强化人工智能在当前情报工作中的角色与作用,能为情报学相关研究的发展提供一定的参考与启示。[研究设计/方法]聚焦情报学领域人工智能相关研究,从高被引论文、文献共引、主题词共现三个维度对人工智能在情报学中的知识基础及其演化和研究热点予以分析与解读。[结论/发现]归纳了人工智能研究对情报学的影响,主要包括促进情报学研究主题的衍生和情报学研究方法的革新两方面,并从理论创新、研究对象拓展、信息服务提升与学科建设四个方面探讨人工智能在情报学领域可能的应用。[创新/价值]通过对情报学领域人工智能相关研究进行深入量化分析和定性研究,探讨和揭示了该主题下研究热点、研究趋势和相关发展规律,为相关领域学者提供一定借鉴与启发。 相似文献