| 基于主题相关分析的跨学科主题发现方法及实证研究——以动物资源与育种领域为例 |
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| 引用本文： | 吴蕾,田儒雅,张学福.基于主题相关分析的跨学科主题发现方法及实证研究——以动物资源与育种领域为例[J].图书情报工作,2017,61(1):72-79. |
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| 作者姓名： | 吴蕾 田儒雅 张学福 |
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| 作者单位： | 中国农业科学院农业信息研究所 北京 100081 |
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| 基金项目： | 本文系国家社会科学基金项目“基于超网络分析的微博舆情主题发现研究”（项目编号：15CTQ030）和中国农业科学院科技创新工程“农业知识组织与知识挖掘团队项目”研究成果之一。 |
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| 摘 要： | 目的/意义] 针对单学科和双学科主题发现方法无法挖掘现有交叉文献中主题演化来源的问题，提出面向跨学科的主题发现方法，为跨学科发展和合作提供依据。方法/过程] 首先在动物资源与育种领域期刊文献数据中选取已经出现交叉现象的两个基础学科文献及其交叉文献，使用改进的主题相关分析方法，提取共同主题和各自的独立主题；然后利用相关性测度方法量化不同学科独立主题的相关性；最后对共同主题和相似性较高的独立主题进行具体分析。结果/结论] 在动物资源与育种领域的农学生殖生物学、兽医学以及其交叉文献上进行实验验证，结果表明所提出的方法能够有效发现交叉主题的学科出处。
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| 关 键 词： | 交叉学科 图模型 主题发现 动物资源与育种 |
| 收稿时间： | 2016-05-19 |
Interdisciplinary Topic Detection Method and Empirical Research Based on Topic Correlation Analysis: A Case Study of Animal Resource and Breeding |
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| Wu Lei,Tian Ruya,Zhang Xuefu.Interdisciplinary Topic Detection Method and Empirical Research Based on Topic Correlation Analysis: A Case Study of Animal Resource and Breeding[J].Library and Information Service,2017,61(1):72-79. |
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| Authors: | Wu Lei Tian Ruya Zhang Xuefu |
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| Institution: | Agricultural Information Institute of Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081 |
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| Abstract: | Purpose/significance] This paper aims at the problems of the single and double disciplines topic detection which cannot show the source of topics, proposes a multi-disciplinary topic detection method, and provides the basis for the development and cooperation of the interdisciplinary.Method/process] Firstly, this paper extracts the shared topics and the domain-specific topics from two heterogeneous disciplines and their interdisciplinary using the topic correlation analysis method. Secondly, it quantifies the correlation of domain-specific topics using the correlation measures. Finally, the paper analyzes shared topics and similar domain-specific topics.Result/conclusion] The experimental results on the agriculture and reproductive biology, the veterinary and the interdisciplinary in the field of the animal resource and breeding show the proposed method effectively detects the source of topics. |
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| Keywords: | interdisciplinary graphical model topic detection animal resource and breeding |
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