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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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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]潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)在科技情报分析中用来发现学科主题、挖掘研究热点以及预测研究趋势等。对常见的科学文献文本语料库(关键词、摘要、关键词+摘要)进行LDA主题抽取效果的评价,以揭示不同语料库的主题抽取效果,提高LDA在科技情报分析中的应用效果。[方法/过程]对上述3种语料库下的LDA主题模型进行对比研究,采用基于查全率、查准率、F值以及信息熵的定量分析和基于主题抽取的广度和主题粒度的定性分析相结合的方法对主题抽取效果进行评价。[结果/结论]通过国内风能领域的科学文献数据实证研究发现,无论是从定量分析还是从定性分析来看,摘要和关键词+摘要作为语料的LDA主题抽取的效果均优于关键词作为语料的LDA主题抽取效果,并且前者在主题抽取的广度方面表现更好,而后者抽取的主题粒度更细。 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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[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]从主题视角对环境科学领域的零被引论文进行分析,对比零被引论文与高被引论文在文章内容、外在指标方面的不同,揭示零被引论文存在的原因。[方法/过程]首先,对来自Web of Science数据库的国内环境科学领域的260篇高被引论文、907篇零被引论文的摘要进行PLDA主题识别,然后通过主题相似度计算发现主题间的关联,以主题热度作为内部指标,发文时间、发文期刊作为外部评价指标,最后,把论文主题内容与外部指标结合进行零被引与高被引论文之间的相同主题、不同主题对比分析。[结果/结论]在研究主题相同情况下,期刊的影响因子大小是影响零被引论文的主要因素;在主题不同的情况下,论文研究的主题内容是导致零被引论文的主要原因。 相似文献
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[目的/意义]通过尝试构建自建主题分类表,为开展图书馆学主题分类表研究提供一个评判的标靶,助力我国图书馆学主题分布研究视角的拓宽和研究内容的深入。[方法/过程]对1978-2015年我国图书馆学期刊论文、学位论文、专著、国家社会科学基金项目选题进行全面收集和分析,基于构建三要件形成主题分类表。[结果/结论]构建出含有9个一级主题、70个二级主题、26个三级主题的我国图书馆学主题分类表。未来将以该研究为基础,分析我国图书馆学研究主题的历史变迁,并依据主题发展不断更新和完善该表。 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]主题排序不仅是信息检索、信息组织研究的基础性问题，也是图书馆学科服务的重要工作，对学科领域研究主题进行有效排序能够帮助科研人员和科研管理部门有效把握学科领域的研究态势，准确定位科研方向，快速做出科研决策。[方法/过程]基于趋势分析提出一种学科研究主题优先级排序算法。首先，在主题提取的基础上，根据发文趋势和引文趋势将每个研究主题按研究等级分为贫乏主题、热点主题、冷点主题、过热主题4个子类。然后，分别对各子类下的主题词进行优先级排序。[结果/结论]在情报学领域的实验表明：本文提出的优先级排序算法能够全方位、细粒度、深层次地展示学科领域研究主题的发展等级，该方法可为从时间维度实现动态情报分析提供新的视角。 相似文献
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[目的/意义]基于科技论文多特征项共现突发强度的分析方法研究是将各学科领域科技论文文献载体中的多特征项共现信息定量化、重点热点突发的信息内容可视化的知识图谱分析方法。从动态论文等文献的文档流中探测出突发的特征项对识别密集的内容、活跃的特征项以及预测文本内容的发展走势具有重要的意义。[方法/过程]本研究针对科技论文多特征项共现的突发监测问题,对比目前已有的突发监测分析算法,将改进后的基于卡方统计的热点词计算方法进一步应用于本研究所设计的多特征项突发共现分析方法,并自主开发多特征项突发共现可视化分析工具,用于科技论文多特征项突发共现的图谱可视化,以期通过该研究来揭示相关科技文献的变化状况及突发的热点内容。[结果/结论]通过将本方法应用到科研机构年度发表论文的监测当中,可以监测分析科研机构发文作者、关键词、发表期刊及其相互间关系(如作者-关键词等)在各年的突发情况,并能通过该分析方法以及交叉图谱进一步解读突发特征项的含义,并能揭示出比分析单一特征项突发情况更为广泛和深入的知识内容。 相似文献
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[目的/意义] 创新是学术论文的本质要求,如何有效评价学术论文的创新力一直以来备受国内外专家和学者关注。随着信息技术的发展,利用计算机技术从论文内容角度对单篇学术论文的创新力进行评价逐步成为可能。[方法/过程] 提出一种基于研究主题对比的单篇学术论文创新力评价方法。该方法首先利用Keygraph算法提取代表论文研究主题的关键词,然后,将论文的研究主题与科学研究前沿主题进行相似度计算,最后,结合期刊影响因子和Altmetrics两项外在指标提出一种论文创新力综合评价模型。[结果/结论] 通过对"碳纳米管"材料研究领域的实证研究证明,该方法能够有效、迅速和准确地从论文内容角度对单篇学术论文的创新力进行评价。 相似文献
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[目的/意义]从文献内容角度了解图书情报学（LIS）领域对循证科学的研究进展,重点分析主要的研究主题及近年研究方向,同时进行国际与国内的对比。[方法/过程]从Web of Science核心合集、CNKI和万方数据库的核心期刊中检索LIS领域关于循证科学的研究。使用内容分析法,从年发文量、所属学科领域对目标文献集进行统计分析,并重点从学科交叉研究、LIS学科职能及其研究对象两种视角分析其研究主题及近5年的研究主题,同时进行国际与国内对比。[结果/结论]LIS领域的循证科学研究涉及医学、护理及卫生保健、政策科学、信息系统、教育学等多个学科领域;最终将LIS领域关于循证科学的主要研究主题总结为10类,其中"图情机构服务及图书馆员的专业发展"和"证据来源及获取方法、技术"为核心主题;无论是从涉及的学科领域及主题的广度还是对各主题研究的深度而言,国内均相对较弱。 相似文献
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[目的/意义]旨在深入语义层面对研究主题进行分析。[方法/过程]提出基于本体的研究主题语义分析方法,从语义类型和与语义关联两个维度展开,并在实证研究过程中,以“医学信息学”为例,对方法进行验证。[结果/结论]结果表明,语义类型分析能够辅助研究者对研究主题的内容进行进一步的语义理解;语义关联分析从语义角度分析各个研究主题在语义含义上的关联,在辅助研究者分析某领域研究主题时,能够综合分析相关主题,并发现新的研究交叉点。 相似文献
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大数据时代个人信息保护研究综述 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的/意义]通过梳理大数据时代个人信息保护的研究文献，为未来研究个人信息保护提供借鉴。[方法/过程]利用CNKI数据库，系统收集关于大数据时代个人信息保护的国内核心期刊论文，对文献的内容进行分析，归纳研究主题，并进行论述。[结果/结论]将现有的研究成果按主题分为5类：国内外实践经验研究、基本理论问题研究、个人信息保护机制探索、个人信息安全风险与应对、相关法律法规研究，评述现有研究的不足之处并对未来的研究方向提出展望。 相似文献
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[目的/意义]揭示2002年以来图情领域重要国家在学术论文产出的总量、引证、研究主题、学术合作等维度上的学术贡献与特征演化,为图情领域的学科建设及相关研究者追踪研究主题与前沿提供参考。[方法/过程]以近15年WoS数据库收录的图情领域86种核心期刊为研究对象,应用文献计量学、科学知识图谱、计量模型等研究方法,运用TDA、Ucinet、VOSviewer等数据分析工具,从学术论文的总量特征、引证特征、主题特征三个角度对图情领域重要国家的学术贡献进行深入分析,并构建计量模型考察空间距离及学术能力对重要国家之间学术合作的影响机制。[结果/结论]美国在图情领域的科研实力强劲,中国的学术贡献增速最快,荷兰、芬兰、比利时三国则在归一化被引比率指标上表现突出;研究主题主要集中在图书馆、信息检索、互联网、知识管理、社交网络、计量学、用户研究、研究方法8个主题范畴,英国、西班牙、中国、美国的研究主题最为广泛;空间距离与学术能力都对国家间的学术合作具有显著影响。 相似文献
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[目的/意义]图书馆学、情报学及档案学(简称“图情档学”)是当代培养新型信息知识人才的重要学科,本文揭示“十三五”期间图情档学科中外期刊论文的研究热点及趋势,以期为我国图情档学科的未来研究提供些许思路,有助于推动图情档学科的发展,提升学术话语权。[方法/过程]选取国内的CNKI和国外的Web of Science数据库为数据来源,以2016-2020年图情档的核心期刊论文为研究样本,运用Citespace、VOSviewer、Gephi等可视化软件,从发文量与被引量、关键词共现及时区分布揭示中外文期刊的研究热点以及发展趋势。[结果/结论]研究发现,“十三五”期间,中文期刊论文的发文量呈逐年略递减趋势,外文期刊论文发文量呈现上升趋势,学科领域的研究逐渐面向国际化;中外期刊论文研究热点呈现研究主题多元化、“图书馆”相关主题研究逐步深化、论文主题紧跟本学科的研究热点与动向,但各有侧重等特点;整体呈现出对传统研究领域的坚守与深化,与其他学科的交叉融合发展,向社会公众领域的拓展的研究趋势。 相似文献