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[目的/意义]归纳分析知识科学视角下国际知识融合研究主题和内容,探索其研究趋势,以期为图书情报领域开展知识融合研究,进而促进知识服务和情报研究提供参考和借鉴。[方法/过程]系统梳理Web of Science中1990-2015年的相关文献,通过逐篇阅读、提炼和总结,从实现路径、评价、系统和应用研究4个方面进行主题分析。[结果/结论]知识融合的实现路径方面主要包括基于语义规则、基于贝叶斯网络、基于D-S理论和基于知识挖掘的知识融合;知识融合评价研究方面开发了具备属性值的融合知识测度和自适应评价机制;知识融合系统研究方面,在经典的KRAFT知识融合系统基础上,开发了KnoFuss等知识融合系统;知识融合应用研究方面,主要有面向网格环境、面向近似知识、面向网络文本和面向企业知识的知识融合。未来几年知识融合的研究趋势有:知识体系结构的优化,融合算法的改进,与相关学科的交叉以及结合大数据环境等社会背景和面向多层次、个性化、创新型知识服务方面的研究。 相似文献
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新浪微博替代计量指标特征分析 总被引:4,自引:1,他引:3
通过对新浪微博替代计量指标进行统计分析,探索中文环境下替代计量指标的特征和规律。研究发现:新浪微博替代计量指标覆盖率不足1%,但由于追踪时间和追踪对象的局限,该数字可能被严重低估;新浪微博关注和讨论较多的论文来自"综合""生物化学、遗传学与分子生物学""保健科学""医学"及"生命科学"等学科;新浪微博替代计量指标的期刊分布满足对数曲线规律,除著名的综合性期刊如Nature等,预印本平台arXiv和开放存取期刊PLoS ONE等也获得了较多关注,生物学和医学的"明星期刊"最多;新浪微博主要关注最新论文,正式出版180天内受到关注的论文比例高达68.66%,同时也会关注经典论文;新浪微博发布者倾向宣传、推介和评论贴近生活、趣味性强、实用性高、涉及生命健康的学术论文,传递出引文无法体现的社会价值和学术价值;新浪微博替代计量指标呈现出显著的离散和集中分布特点,5.1%的学术论文获得了50%的新浪微博关注。此外,受新浪微博关注的论文在全球范围内获得远高于平均水平的关注度。 相似文献
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文章讨论了四个近年来新提出的科研评价指标,即修正的源标准化论文影响力指数(the Revised Source Normalized Impact per Paper,Revised SNIP),相对度量指数(Relative Measurement Index,RMI),标准化影响因子(Normalized Impact Factor,NIF)和c指数(c-index),分别论述了各个指标的定义、优势和缺点.
修正的SNIP指数.SNIP指数是Moed于2010年提出的,已经在Elsevier的Scopus库中得到应用.它的定义是SNIP=RIP/RDCP,其中RIP(Raw Impact per Paper)是论文原始影响力,用三年期影响因子来表示,RDCP(Relative Database Citation Potential,RDCP)是相对数据库引用潜力值,定义为期刊的DCP值与该数据库的DCP中位数值的比率: 相似文献
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基于网络共链分析和共词分析的国际银行业竞争态势研究 总被引:1,自引:0,他引:1
网络共链分析和共词分析是网络时代探讨企业竞争关系结构的有效方法。以国际顶尖的银行企业为实证对象,综合应用两种方法研究国际银行业的竞争态势。并利用共词分析获取高质量的博客信息源,通过深层次的内容分析探讨竞争格局变化的原因和走向。研究结果表明,检索词的选择、数据源的覆盖范围、检索工具的语言种类等因素均对分析结果有显著的影响。与共链分析相比,共词分析具有数据来源丰富,研究数据具有时序性,可进行深度的内容挖掘等显著优势,但在基本原理和方法论的研究上亟待加强。网络共链分析和共词分析是互补的关系,应当结合起来使用。 相似文献
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与传统的引文视角和合著视角不同,文章从跨学科发文的视角研究了图书情报领域的跨学科研究态势.用论文专业度指标定量测度了学者的跨学科研究程度,统计发现图书情报领域学者跨学科研究最多的学科领域是计算机软件及计算机应用,新闻与传媒、高等教育紧随其后排在第二位和第三位.通过关键词词频分析,直观揭示了这些学科领域对图书情报学的影响,以及学者跨学科研究的主题和重点,有助于理解图书情报学科的发展与外延,为学者有针对性地进行跨学科研究,从而提高创新能力提供指导. 相似文献