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1.
学科领域生命周期中作者研究兴趣演化分析 总被引：4，自引：3，他引：1
[目的/意义]为揭示作者研究兴趣的演化特征,结合生命周期理论和Author-Topic（AT）主题模型提出作者研究兴趣演化分析框架。[方法/过程]收集CNKI数据库中锂离子电池领域的期刊论文数据,通过文献信息增长规律对学科生命周期发展阶段进行划分,利用AT主题模型抽取分析作者-主题、主题-词项以及文档-主题概率分布,通过追踪学科领域生命周期中主题强度和作者研究兴趣度的变化趋势进行演化分析。[结果/结论]实证研究选择核心作者作为分析对象,结果显示国内锂离子电池领域的核心作者的研究兴趣度普遍在成长期达到最大值,对学科发展起到促进作用。核心作者的研究兴趣演化趋势与相应的主题演化趋势一致时,能够引领该研究主题的发展。但也存在一些研究主题,其演化趋势并不同于核心作者的研究兴趣演化趋势,这部分主题往往强度值较大,涉及的研究方向比较广。 相似文献
2.
[目的/意义]随着信息资源在数量和种类上的急剧增长,学科间的交叉融合不断涌现,快速主动地从海量信息资源中识别和判断研究主题的发展演化是实现科技创新的基础。[方法/过程]在相关理论调研的基础上,结合医学领域的资源特点,提出一种基于LDA模型的主题演化探测模型和相应的流程步骤。主要步骤包括医学主题词抽取、主题识别、主题关联、关键主题识别、关键主题的演化主路径识别、演化主路径上主题分裂、融合事件识别,实现深度、细致的主题演化分析。[结果/结论]选用乳腺癌治疗研究文献为实验案例,对判断模型进行试验并对结果进行分析验证,证实提出的技术方法具有一定的可靠性。 相似文献
3.
[目的/意义]科技创新需要快速发现特定科技领域中关键知识衍生与演化的路径,探索未来的知识创新趋势,为此,有必要对知识演化路径进行动态可视化研究。[方法/过程]从主题关联的角度入手,以3D打印领域为例,基于LDA识别出科技创新主题并进行分阶段细化分析,探测主题集群内部与外部的关联强度,识别出主题不同生命周期的演化能力及其演化类型。[结果/结论]实验结果表明,该方法从主题关联的角度入手,构建了基于时间序列的知识演化路径,丰富了知识管理和信息计量的理论研究方法,在实践上则有助于探测科技创新知识。 相似文献
4.
[目的/意义]分析技术主题演化过程可以梳理技术发展脉络,对于发展创新、预测技术发展趋势具有重要意义,但是从语义角度分析技术主题演化轨迹的研究较少。因此,从语义的角度出发,分析技术主题演化过程。[方法/过程]提出基于非负矩阵分解的改进的动态非负矩阵分解模型对专利文本进行动态主题建模,并利用TextRank算法抽取名词短语进行标注,增强所抽取技术主题的可解释性。在此基础上,利用词向量的方式计算技术演化轨迹,并进行可视化展示。[结果/结论]对2002年、2005年、2008年、2011年和2014年的五方专利进行实证分析,识别出65个技术主题及其演化轨迹,表明方法的可行性。 相似文献
5.
[目的/意义]梳理国内外基于文本挖掘的科技文献主题演化相关研究,对主题演化分析中使用的各种方法进行分类、归纳与总结,并提出现有研究存在的不足,为主题演化研究提供新的思路与借鉴意义。[方法/过程]依照国内外学者进行主题演化研究的一般流程,对数据集选取与对象分析、主题识别研究、主题演化研究(主题演化时序分析、主题强度演化分析、主题内容演化分析)3个分析层面中所使用的各类模型、指标与方法进行梳理比较与优缺点总结,提出现有研究的局限性并对未来发展做出展望。[结果/结论]当前研究已具有一定规模和较为成熟的分析体系,但仍存在以下不足：数据来源较为单一;LDA及相关扩展模型存在的弊端需进一步克服;缺乏对其他机器学习及深度学习算法的探索应用;演化分析方法需相互结合、互补互融。未来应针对以上问题做出相应改进与深入探究。 相似文献
6.
[目的/意义]基于专利数据,探讨识别颠覆性技术主题并揭示主题关联的方法。[方法/过程]以人工智能领域为例,获取目标专利及其引用专利与施引专利,以此计算目标专利的颠覆性指数。基于目标专利摘要,建立以颠覆性指数为协变量的结构主题模型。对领域主题进行分类并构建主题关联网络,同时计算主题流行度,筛选出颠覆性技术主题。[局限]无法完全替代领域专家的经验和智慧,对颠覆性技术主题的预测能力相对有限。[结果/结论]得到人机交互、量子人工智能、机器阅读理解和推荐系统四个潜在颠覆性技术主题,发现当前人工智能领域的颠覆性技术创新聚焦于降低算力成本和优化人机互动两个方向。 相似文献
7.
[目的/意义] 基于主题关联相似度揭示主题汇聚及变异过程,识别学科交叉主题及交叉模式,归纳学科主题的演化趋势及演化路径模式。[方法/过程] 获取情报学学科科研论文的高频主题词,构造主题词共词矩阵,利用网络社区演化分析工具生成学科主题演化网络图,结合指标数据对学科主题演化过程进行分析。[结果/结论] 总体上看,情报学学科的研究主题虽然在反复地变化,但核心主题一直存在;扩张、收缩和合并是研究主题最普遍的变化态势,分裂现象较少,产生和消亡现象存在;有3条特定社区演化轨迹清晰地贯穿始终,活跃度相对稳定,反映了3类核心研究主题;3类核心研究主题的演化路径呈现出升华吸纳、共融迭新和辐射推进3种演化模式。研究结果显示,基于主题关联学科主题演化路径的多模式识别方法既能从宏观层面呈现学科主题演化形式,也能从微观层面分析学科主题交叉模式,结合二者可揭示学科主题的继承或创新,预测学科交叉主题的发展方向。 相似文献
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[目的/意义]探测高血压医学文献的主题和演化趋势,对发现高血压领域的研究热点和前沿,理解高血压领域概况和促进专家之间的知识交流具有重要意义。[方法/过程]以PubMed数据库下载的26 717篇与高血压相关的文献题录数据作为研究对象,抽取高频主题词构造共现矩阵,同时采用社会网络分析（SNA）和狄利克雷多项回归（DMR）主题模型从中观、微观层面探测高血压医学文献的主题分布和演化趋势;比较这两种方法的关联和异同点。[结果/结论]研究发现,高血压医学文献主要集中在危险因素、研究方法、基本要素、诊断治疗和动物实验这5个研究主题,主题的相对分布比率随着时间变化而不断改变。利用SNA方法获取的主题词更加具体和明确,而DMR方法获取的主题词更加宽泛,但在探索各个主题的演化趋势方面比较有优势。 相似文献
9.
[目的/意义] 提出3种主题演化模式：主题全局演化、主题团簇演化和主题协同演化,以期梳理学科知识结构的演化模式,进一步丰富揭示学科知识结构的研究范式。[方法/过程] 以Web of Science中2001-2015年间图书情报学领域的核心期刊文献数据为研究对象,以"计量学"为研究主题,基于时序分析、主题-关键词共现分析构建2-模网络,利用NetDraw对各主题演化模式进行可视化呈现。[结果/结论] 通过深入比较3种演化模式得出：主题全局演化可以直观、系统把握学科的历史轨迹和研究路径;以"团簇状"为子网络单元的主题团簇演化模式,可以更为细粒度、挖掘深度更高、更全面系统、真实具体地仿真主题演化;而主题协同演化,结合全局演化和团簇演化的优势,能以"联系与发展"的视角揭示主题在演化过程中彼此之间的关联程度及其融合与独立趋势。 相似文献
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[目的/意义]为全面、客观、高效、直观地掌握科技领域主题的发展规律和演变趋势,提出一种基于多源数据的领域主题演化路径识别和分析框架。[方法/过程]获取不同来源的科技文献数据,利用多维样本有序聚类方法辅助时间切片,基于改进的词袋构建方法,提升LDA模型主题识别效果,借助Louvain社区发现算法在主题层进行多源数据的融合,分析领域主题演化路径。[结果/结论]利用美国太赫兹研究领域基金项目、论文和专利3种来源的数据进行实证研究,结果表明,3种数据源能够清晰划分出4个时间窗口,改进的词袋构建方法能够表征更准确的领域信息内涵,主题社区有助于从多源数据复杂的演化网络中厘清主题演化脉络。 相似文献
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��[Purpose/significance] This paper proposes the identification of the core research topics and their evolution path visualization methods, in order to provide reference for the field subject evolution analysis research, which has certain significance for revealing the evolution characteristics and development laws of the core topics.[Method/process] Using the LDA model for topic recognition and combining multi-dimensional scaling analysis and visualization techniques to map LDA topic recognition results to two-dimensional space. The topic similarity algorithm was used to detect the association between adjacent time topics, a new visual display method was proposed. We constructed cross-evolution paths of different types of research topics to reveal the dynamic changes of core topics and secondary topics in the evolution process.[Result/conclusion] Taking the medical health information field in China as an example, the research results show that the core research topics in the field of medical and health information in China mainly include electronic health records and Internet medical treatment. Among them, core themes such as health management and smart medical treatment show a good development trend. 相似文献
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[目的/意义]针对专利主题分析中以词为基本单位会造成专利中的多词术语难以被识别、主题模型结果不佳的问题,提出融入术语的专利主题发现模型,以解决该问题。[方法/过程]模型首先引入类别熵,有效地识别出专利文献中的术语;然后利用泛化波利亚瓮模型增加语义相似术语分配到同一主题的概率,以缓解术语作为基本主题模型分析单位所带来的数据稀疏性问题。[结果/结论]实验结果表明本文提出的模型包含的术语信息提高了主题生成的质量,使主题表示具有更强的可读性和主题判别性。 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] 针对当前非正式信息交流主题演化研究在分析层次和测度指标两方面存在的局限,提出一种具有通用性的演化分析方法,从微观和中观层面探究主题演化特征与规律。[方法/过程] 引入会话分析理论,以新浪微博和知乎为例,通过对主题和主题簇运行过程进行分析,从会话内容和讨论方式两个维度揭示非正式信息交流演化特征与规律。同时,设计主题持续性计算判定方法,丰富主题演化的衡量标准。[结果/结论] 主题演化分析结果显示新浪微博和知乎意见群体的发文主题存在明显偏重,且表明了意见群体参与社会焦点事件讨论中观点的主要切入角度;主题簇演化分析发现了新浪微博意见群体在一定范围内发散探索多元主题、知乎意见群体始终关注聚焦核心主题的讨论特点。两个社交媒体中意见群体在会话内容和讨论方式方面的区别,喻示了新浪微博和知乎在网络环境的非正式信息交流中主要承担的角色差异。 相似文献
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[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。 相似文献
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[目的/意义]分析中国国内基于主题模型的科技文献主题发现及演化研究进展,以期为相关研究人员提供参考借鉴及研究思路。[方法/过程]选取中国知网(CNKI)数据库及万方数据知识服务平台作为文献来源,检索并筛选相关文献,通过人工判读提炼出基于主题模型的科技文献主题发现及演化研究的分析流程,并采用文献分析法对流程中国内研究人员所使用到的策略、方法、分析手段等进行归纳和总结。[结果/结论]研究已初具规模,形成较为完整的分析流程,同时各个流程环节上所涉及到的策略、方法和分析手段较为多样化。另外,也存在着一些问题:主题模型方法在科技文献领域的应用尚且不成熟,主题数目固定,缺少对主题模型应用效果的评价方法与准则。 相似文献
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[目的/意义] 根据基金项目数据的特点,提出基于基金项目数据的研究前沿主题探测方法,以期识别出前瞻价值更高的研究前沿,为研究前沿识别相关研究提供借鉴思路。[方法/过程] 首先,基于PLDA模型识别蕴含在基金项目文本中的研究主题;然后基于主题-文档矩阵建立主题和基金项目文档的映射关系,在此基础上,利用主题的资助时间、资助金额和中心性指标进行研究前沿主题探测,从而识别出值得关注的研究前沿主题;最后,利用主题演化可视化分析方法,对研究前沿主题进行演化分析,以预测其发展趋势。[结果/结论] 研究结果表明,该方法可以根据基金项目数据的特点识别出蕴含在其中的研究前沿主题,并且能够分析研究前沿主题的分裂、融合等演化过程。 相似文献
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[目的/意义]针对目前医学领域基于主题的语义相似度计算研究较少,尚不足以揭示主题间在语义层面的关系,提出一套用于主题间语义相似度计算的方法,进而从语义角度判断主题间关系,为主题新颖性判断、主题关联研究等提供参考。[方法/过程]以MeSH词表为语义计算的基础,剖析词表结构与现有研究成果,从入口词、语义距离、注释3个维度综合测度主题间的语义相似度,利用PubMed中2011-2014年干细胞领域的文献进行实证研究。[结果/结论]利用通用验证主题词对,验证了本文所提3个测度维度的有效性。通过主题间语义相似度的计算,发现干细胞领域2011-2014年较为新颖的主题为未成年人干细胞研究。后续研究中还需融入基于统计的主题相似度,从而更加全面地揭示主题间的关系,发现语义层面领域的新颖性研究主题。 相似文献