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1.
孙佳佳  李雅静 《情报学报》2022,41(2):118-129
对作者关键词进行价值细分研究,有助于识别学科高价值研究热点主题,帮助研究者们精确把握高价值研究主题和学科研究前沿。本文引入营销领域客户价值细分RFM (recency,frequency,monetary)模型,对各个指标进行动态加权,多次实验后,形成多组关键词价值细分结果;从关键词生命周期的角度,结合医学领域的生存分析方法,使用Kaplan-Meier曲线和Logrank检验验证,识别出最优价值细分结果;依据帕累托原则和聚类算法得到高价值热点主题。数据源选择CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)收录的图情档领域期刊论文,对1998—2019年的题录数据进行实验。相较于已有的热点主题识别方法,本文的识别结果考虑了关键词的价值属性和分类,较好地识别了高价值热点主题。  相似文献   
2.
图书馆学学科知识地图的构建   总被引:2,自引:0,他引:2  
简要介绍了知识地图的概念及构建方法,通过对CSSCI2003-2005年数据的统计分析,构建了图书馆学关键词关联图、学科专家知识地图、学科交叉图等学科知识地图,并提出了应用聚类分析来构建图书馆学关键词聚类树状图的方法。  相似文献   
3.
目前国内很多高校开设性别研究课程,可见,女性主义批评作为一种理论,在文学研究中的作用举足轻重。但由于从事性别研究的人员专业繁多,使得女性主义批评在理论研究和批评实践的层面,都存在着概念误用的状况,甚至出现概念的含混不清、阐释的简单化和机械化等问题。鉴于此,采取关键词的课程设置方式,恰恰可以避免这个问题,不仅让课程条理清晰,而且学理性强,节约教学资源,彰显文艺理论专业特色。  相似文献   
4.
专利关键词是对专利文献的高度概括,正确提取专利文献中的关键词对于专利文献的分类、标引、聚类等具有重要意义。结合专利文献的特点,在目前已有方法的基础上,提出了专利文献中领域公共词提取方法、词素加权方法以及并列结构惩罚的方法,将其应用到专利文献关键词抽取中。在过滤公共词的基础上,综合运用词在文献中出现的位置、词频、词素和并列结构计算词对文献主题的影响度,抽取专利文献中的关键词。实验结果表明,在抽取关键词个数为5-9个时,所提方法优于局部加权TF-IDF方法,验证了所提方法的有效性。  相似文献   
5.
胡笑梅  许媛媛 《现代情报》2014,34(7):116-119,124
本文利用文献计量学方法,对1997-2012年公开发表在CNKI总库的5 080篇供应链管理研究领域的中文期刊论文进行统计,分析了该领域的文献量分布、核心作者分布、核心期刊分布及高频关键词,基于分析结果,总结出我国供应链管理在研究成果数量上、研究主题上、研究机构及地区上和研究内容方面的特点,以期为更多的供应链管理研究提供参考。  相似文献   
6.
简琳  何静  周剑 《图书情报工作》2011,55(20):32-35
文献长度、参考文献数量是否影响论文被引频次,不同学科有不同的检验结果。网络环境下,题名字数、关键词个数是否对论文被引具有显著影响,尚未见文献报道。通过对来自6个学科的455篇论文被引的文本因素进行分析,发现:①关键词个数对文献被引存在明显的影响;②参考文献数量对英文语种文献的被引确实存在显著影响,但对中文语种文献被引的影响却不能通过显著性检验;③多学科背景下,文献篇幅长短及题名字数多少对文献被引没有显著影响;④存在“中国学者所发表的英文论文,篇幅越长越有可能不被引用”的现象。  相似文献   
7.
在叙词表、本体等知识组织体系构建过程中,需要获取通用概念。笔者试验了三种获取通用概念的方法,一是继承传统知识组织体系通用概念,二是通过关键词在文献中词频分布情况确定通用概念,三是基于关键词总词频与标准差二维信息获得通用概念。研究结果表明:以上三种方法各有特点及使用范围,在概念获取时可以根据课题具备条件单独使用或组合使用。   相似文献   
8.
为了完善与丰富OPAC的检索功能,充分揭示用户对馆藏资源的利用和需求,需要对用户检索行为的数据进行收集、利用、挖掘和整理,对数据中隐含的关联规则进行知识分析,在此基础上构建用户检索行为相关关键词的动态数据库表,通过累计相关关键词的被搜索频率,利用ASP技术和SYBASE数据库设计和实现了OPAC相关搜索功能。  相似文献   
9.
介绍了共词分析方法,分析了目前共词分析方法中存在的问题,在此基础上提出了垂直加权、水平加权和混合加权共词分析。在实例分析部分,根据文献的来源和关键词在文献中的位置,设置不同水平权值和垂直权值,对数据进行加权共词分析,证明了加权共词分析法的有效性。  相似文献   
10.
关键词提取是问答系统中问句分析的重要步骤,它有助于问答系统快速、准确地返回答案。针对现有文献中基于T FIDF等方法在关键词提取准确率及效率方面的不足,提出一种基于平均信息熵的中文问句关键词提取方法。通过加入专业领域词汇,并在停用词过滤的基础上计算问句中每个词的平均信息熵,以词的信息熵值直接体现该词在问句中的重要性;同时在关键词提取过程中,通过设定不同提取比例,并在不同提取比例下观察评价标准值,以最佳提取比例获取更为合适的关键词。实验结果表明,与传统的T FIDF等其他方法相比,该方法的查准率、查全率以及 F1测度值都得到显著提高。  相似文献   
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