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[目的 /意义]提出一种潜在学科交叉主题识别方法，主要开展学科交叉主题识别与知识融合测度两方面的研究，以识别处于知识融合潜伏期和萌芽期的潜在学科交叉主题。[方法 /过程]首先，设计并提出学科关联实体抽取规则，构建基于学科关联实体的学科交叉潜力计算方法，以实现学科交叉主题识别，解决潜在交叉点识别的问题；其次，构建以融合强度、融合广度、融合深度为中心的学科交叉主题知识融合阶段特征测度指标与方法，以揭示知识融合过程；最后，基于交叉主题知识融合阶段特征与判断规则，识别处于潜伏期与萌芽期的潜在学科交叉主题。[结果 /结论 ]以合成生物学和水稻遗传改良领域为例，开展潜在学科交叉主题识别研究，以验证方法的可行性。结果表明，提出的方法能够识别学科领域之间的潜在交叉主题，为高效探测有潜力的学科交叉研究领域，发掘未来的研究发展动向和机会提供可能。 相似文献
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[目的/意义]融合多元网络和网络表示学习方法学习并发现作者间的关联性,能够更好地进行合作者推荐。[方法/过程]文章首先搜集情报学领域相关文献数据作为原始数据集,在经过数据清洗后,根据作者间的多元关系构建各信息实体的多个科研信息网络,然后对高维网络利用Node2vec网络表示学习方法学习各节点的信息,从而得到各网络中节点的向量表示。其次,通过余弦相似度计算各网络中的作者相似度。最后融合作者间机构合作偏好和作者学术水平相似度得到最终的推荐结果。[结果/结论]文章提出的融合模型考虑了多元网络和数据稀疏性,在AUC值上的表现优于单一维度,得到了更好的合作预测效果。实验结果表明,该合作者推荐模型在情报学领域作者合作者推荐中具有可行性。 相似文献
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基金视角下的学科知识流动网络构建与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 在学科交叉融合的背景和趋势下,科研人员的跨学科研究行为促进了知识在不同学科之间的共享与流动。以基金领域为视角,研究学科知识流动,以期为基金管理工作提出建议。[方法/过程] 提出基于基金代码共现的学科知识流动强度测量方法,并利用社会网络分析方法,对193517个国家自然科学基金项目数据构建学科知识流动网络,探究网络的演变过程以及不同学科层次内知识流动路径。[结果/结论] 通过以上分析,得到如下结论:学科知识流动网络是无标度网络,随着时间的推移,网络的规模和结构都发生显著的变化,网络中重要节点呈非稳态;不同学部之间,存在若干条较为重要的知识流动路径;在某一个学部内,具有较广影响力的一类学科往往更容易构成知识流动链条。 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]为了更好地揭示主题研究领域跨学科发展的学科对象和研究内容,提出一种综合的跨学科态势分析方法。[方法/过程]首先,根据主题领域确定涉及到的所有学科类别,并定义学科影响力指数,构建学科影响力网络。然后,对学科影响力网络进行中心度、结构洞和可视化分析,识别核心学科类别。最后,构建关键词-学科类别共现网络,使用网络中心度分析获得由关键词表示的主题内容,并结合核心学科类别和领域专家意见获得跨学科主题内容。[结果/结论]实证表明提出的分析方法能够在一定程度上揭示主题研究领域跨学科发展态势,其有效性得到一定程度的验证。 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] 基于"233-1理论模型",对国外图书情报学（LIS）领域学科动态知识结构进行实证研究。[方法/过程] 以Web of Science中2006-2015年间近10年LIS领域的核心期刊文献数据为研究对象,利用时间-关键词共现分析构建时间-关键词二维矩阵,采用聚类分析、社会网络分析、时序词频统计和主题分类4种方法对时间-关键词二维矩阵进行可视化,根据gCLUTO对时间窗的划分结果,将时间窗,划分为3个阶段并结合各时间段高被引论文的关键词对LIS领域学科动态知识结构进行多维度分析。[结果/结论] 国外图书情报学领域近10年的动态知识结构呈现4种维度,即从孤立到融合、从管理到技术、从信息到知识、从理论到实践的不断嬗变。 相似文献
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融入内容信息的作者共被引分析——以学科服务研究主题为例 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]为改善作者共被引分析(author co-citation analysis,ACA)在识别学科领域知识结构中缺乏内容信息的不足,将文献内容信息(题名、摘要、关键词)引入到作者共被引分析中,提出一种新的作者共被引分析方法,即"内容与ACA融合的方法(content and author co-citation analysis,C-ACA)"。[方法/过程]以"学科服务"主题领域为例,分别建立ACA作者相似矩阵Aij、作者-内容矩阵并转换为作者相似矩阵Bij;通过构建线性融合函数实现作者文献内容与ACA的融合;最后通过提取作者主题因子成分并在NetDraw环境下进行2-模图可视化,挖掘并呈现学科服务研究领域的知识结构。[结果/结论]与传统ACA方法比较,C-ACA方法能够更准确、更细致地挖掘和揭示学科领域知识结构。 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] 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]分析与研究科学文献传播网络发展趋势,为揭示科研新成果、把握科技发展脉络以及发现学科领域内前沿发展动态提供参考借鉴。[方法/过程]阐述知识进化理论及其应用,探讨知识进化视角下的科学文献传播网络预测方法可行性,通过对科学文献传播网络的演化机制分析,构建科学文献传播网络预测模型,并以科学文献关键词网络进行实证分析。[结果/结论]通过科学文献数据实证分析表明,提出的知识进化视角下科学文献传播网络演化与趋势预测方法具有可行性和有效性,可以为科学文献传播网络的趋势发展分析提供新的研究思路。 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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社交网络用户间歇性中辍行为关键问题研究综述 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的/意义]间歇性中辍是社交网络用户消极使用行为的内容之一，通过分析国内外代表性研究成果，对该领域研究的知识体系和关键问题进行系统梳理，并据此展望未来研究趋势，为后续学术研究提供一定的借鉴作用。[方法/过程]基于中国知网和Web of Science等数据源，通过关键词检索、追溯检索和主题分析等步骤筛选出54篇重要文献，对研究主题、研究理论、研究方法3个关键问题进行系统综述，并据此构建规范性研究流程的框架。[结果/结论]社交网络情境下的用户间歇性中辍行为研究尚处于起步阶段，在研究主题的细分程度、理论模型的丰富度和研究方法的多样性等方面还有较大的研究空间。基于信息科学、心理学、社会学、新闻传播学等交叉学科视角，从促进因素和抑制因素双向博弈、外部社会环境和心理情感体验综合作用角度来深入探究社交网络用户间歇性中辍行为的影响因素和形成机理将成为未来该领域研究的趋势。 相似文献
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[目的/意义] 通过对网络信息生态链结构优化的内容、原则与措施的研究,为网络信息生态链的结构优化提供借鉴。[方法/过程] 在对学界已有研究成果进行借鉴的基础上,结合信息生态理论、结构优化理论,采用逻辑分析方法,总结网络信息生态链结构优化的内容,并对结构优化的原则与措施进行深入探索。[结果/结论] 认为网络信息生态链结构优化包括节点素质优化、节点连接优化、节点组合优化、节点关系优化4个方面,其优化应遵循功效导向、整体优化、动态调整、突出重点的原则;据此,针对4项优化内容提出相应的优化措施。 相似文献
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[目的/意义] 通过对科研群体中学者之间的关联度进行研究,建立一种新的关联度计算模型,为深入分析学者间的关系提供更多视角。[方法/过程] 在对已有学者关联度表示方法进行总结的基础之上,将传统研究中的学者间合著关系与文献引用关系进行集成,构建基于合著与共引关系的学者关联度模型。实证部分以图书情报领域17种期刊10余年的文献数据以及引文数据为例,详细阐述基于该模型的复杂网络构建过程,并对该复杂网络的应用价值进行论述。[结果/结论] 实证数据表明,该关联度计算模型具有可应用性,构建的网络很好地将有向图与无向图进行了统一,不仅能够反映合著关系也能够体现相互间的共引关系,为深入分析学者间的关联提供数据基础,也能为知识服务和政策制定提供有益的参考。 相似文献
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[目的/意义] 为完善学科知识结构的揭示过程,将隐含的、抽象的学科知识结构具象化,形成较为严谨的方法规范和理论范式。[方法/过程] 对揭示学科知识结构所调用的相关理论、方法、技术等进行系统分析,将"三计学"理论（文献计量学、科学计量学和信息计量学）、社会网络分析方法、学科知识结构理论和知识图谱技术进行集成优化和协同整合。[结果/结论] 构建学科知识结构揭示模型,即以"三计学"模块为基础、社会网络分析模块为支撑、学科知识结构模块为牵引、知识图谱模块为输出、四大模块交叉融合的"233-1理论模型",为实证研究提供理论支撑,也为相关研究提供方法学参考和依据。 相似文献
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[目的/意义]构建情报学领域核心作者研究兴趣相似性网络,研究该网络的社群结构与社群隶属问题。[方法/过程]在CSSCI数据库以中图分类号为检索条件,下载该学科1998-2015年所有的论文数据,通过普莱斯定律识别核心作者。将作者研究兴趣用词袋模型表示,并计算作者间研究兴趣的余弦相似性,进而构建核心作者研究兴趣相似性网络。在此基础上进行社群划分并识别各社群研究主题,计算作者对各社群的隶属度与模糊熵。[结果/结论]研究发现,当前我国情报学研究可分为信息组织与检索、文献计量与科学评价、竞争情报与知识管理、情报学学科整体研究4个领域,大部分作者研究并不局限于单个领域,竞争情报和文献计量领域界限明显,较少有作者将彼此作为次要隶属社群。 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