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基于聚类分析的学科交叉研究
引用本文:魏建香,孙越泓,苏新宁.基于聚类分析的学科交叉研究[J].情报学报,2010,29(6).
作者姓名:魏建香  孙越泓  苏新宁
基金项目:国家社会科学基金青年自选项目,江苏省"六大人才高峰"第六批资助项目,教育部人文社会科学重点研究基地2008年度重大项目
摘    要:聚类分析是数据挖掘中的一项重要技术,通过聚类可以发现隐藏在海量数据背后的知识.本文提出了一种通过文献数据聚类分析来研究学科交叉的方法.首先提出了一种基于摘要词与关键词加权的相似度模型,使得文献之间的相似度更加精确.利用FCM 算法对2005年CSSCI文献数据库中图书情报学的文献数据进行聚类,通过建立学科原子特征词的学科交叉表统计出图书馆学、情报学和文献学三个学科的研究热点及交叉点,以及图书情报学新的学科增长点,并对分析结果进行了检验,结果表明本文所提出的方法是科学的、切实可行的.

关 键 词:聚类分析  学科交叉  相似度  FCM

Research on Interdisciplinarity Based on Document Clustering Analysis
Wei Jianxiang,Sun Yuehong,Su Xinning.Research on Interdisciplinarity Based on Document Clustering Analysis[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2010,29(6).
Authors:Wei Jianxiang  Sun Yuehong  Su Xinning
Abstract:
Keywords:
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