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文章通过对我国信息资源管理学科及其邻近学科新兴主题的识别研究,为我国信息资源管理学科领域学者提供研究方向,并为信息资源管理学科与邻近学科开展合作研究提供思路,助力信息资源管理学科守正创新、挖掘学科内在发展机制、支撑科技战略决策和前瞻学科应用价值。首先以CJFD中“图书情报与数字图书馆”类文献作为信息资源管理学科研究对象,将与该学科同属于一级类目“信息科技”下的其他9个二级类目作为信息资源管理邻近学科纳入研究对象;检索CJFD中这10个学科自2012年至今的高影响力文献,并提取关键词。然后选用AP算法对关键词进行主题聚类,利用灰预测模型自建新兴主题探测指标,识别信息资源管理学科新兴主题;自建主题友好度指标,识别信息资源管理邻近学科友好型新兴主题。最终模型识别并验证得出5个信息资源管理学科新兴主题:在线健康社区、信息资源管理学科建设、公共文化服务、学术影响力、数字记忆;在此基础上得到邻近学科中与信息资源管理学科有高友好度的5个邻近学科友好型新兴主题:机器学习、数字治理、融媒体、学术期刊与新媒体、数智赋能。 相似文献
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[目的/意义]高效准确地识别社会诉求主题、把握社会诉求转变节点、追踪主题演化趋势,进而为政务服务和社会治理的和谐有序发展提供支撑。[方法/过程]提出一套基于语义网的高价值主题识别和演化路径分析方法。首先,基于本地上下文语义解析思想,利用词汇共现构建动态语义关系网;其次,利用社区发现算法识别子社区,采用RFM模型对关键词进行价值划分,依据高价值层次关键词识别主题标签;接着,通过计算相邻时间区间的主题相似度来反映主题演化关系;最后,利用上海市的社会诉求数据进行模型验证,与K-means方法进行主题识别效果的比较,并利用精确率、召回率和F1值进行方法效果评测。[结果/结论 ]研究结果发现,该方法应用效果的提升差额均大于0.3,具有明显的优化效果。研究能够为政府网站领导信箱模块反映的公众关切事项构建全景视图,也能为探索其他社交文本挖掘方法以及支撑国家治理大数据分析实践提供新的思路。 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]潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)在科技情报分析中用来发现学科主题、挖掘研究热点以及预测研究趋势等。对常见的科学文献文本语料库(关键词、摘要、关键词+摘要)进行LDA主题抽取效果的评价,以揭示不同语料库的主题抽取效果,提高LDA在科技情报分析中的应用效果。[方法/过程]对上述3种语料库下的LDA主题模型进行对比研究,采用基于查全率、查准率、F值以及信息熵的定量分析和基于主题抽取的广度和主题粒度的定性分析相结合的方法对主题抽取效果进行评价。[结果/结论]通过国内风能领域的科学文献数据实证研究发现,无论是从定量分析还是从定性分析来看,摘要和关键词+摘要作为语料的LDA主题抽取的效果均优于关键词作为语料的LDA主题抽取效果,并且前者在主题抽取的广度方面表现更好,而后者抽取的主题粒度更细。 相似文献
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[目的/意义] 针对LDA模型主题识别结果通常包含噪声主题的问题,建立科学有效的主题过滤方法,排除噪声主题,确保主题识别及后续演化分析的准确性。[方法/过程] 基于关键词之间的共现关系,构建关键词关联度指标（KRI）,借助定量手段进行主题筛选和过滤。以单细胞研究领域为例,计算各主题-关键词分布的KRI值,与人工判读结果进行对比分析。[结果/结论] 实验结果表明,该方法能够有效排除LDA模型识别结果中的噪声主题,提高主题识别的准确性,也在一定程度上降低了主题识别过程对人工判读的依赖性。 相似文献
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[目的/意义]研究前沿的准确判断是国家宏观层面的战略需求,文献计量学作为一种定量研究方法广泛应用于科学主题探测和研究前沿识别中。[方法/过程]梳理研究前沿主题探测的发展历程和方法模型,引入全域微观模型的概念,详细介绍SciVal模块采用的主题创建方法,包括直接引用文献聚类、关键词主题命名和研究前沿遴选的主题显著性算法,并对SciVal创建的9.6万个主题和遴选出的前1%的研究前沿主题的特征进行实证分析。[结果/结论]全域微观模型可以同时一次识别整个科学领域的所有主题,但不同学科在研究前沿上表现存在差异,不能把主题显著性简单等同为重要性;主题论文数量与主题排名之间存在中度相关性;自动抽取的关键词术语从学科领域层和独特性上命名和描述主题;石墨烯相关前沿主题的演变趋势分析可以用于发现关键节点和新兴主题。 相似文献
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领域热点识别是科技情报与文献计量领域研究的关键问题之一,其能够为科技、教育部门的政策制定及科研人员的研究决策提供参考和依据。现有领域热点识别的研究主要基于文献计量学方法,并没有利用丰富的Web数据。本文提出了一种基于涌现模式挖掘的框架,利用社会化问答社区中的问答内容来识别领域研究热点。首先,提取问答内容中的关键词,并基于关键词的共现性进行聚类;然后,基于聚类结果构建候选研究热点模式集合,利用涌现模式挖掘方法识别领域研究热点并分析其发展趋势。本文基于知乎社区的“机器学习”话题数据集进行实验,利用卡方检验与领域前沿进行对比,结果表明该框架能够有效识别领域研究热点。该方法利用关键词聚类较好的缓解了涌现模式识别方法计算复杂度大等问题,具有良好的可行性;同时,该方法在线社区热点识别等问题中具有潜在的应用价值。 相似文献
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共词网络是科学知识网络的有机组成部分,本文总结了针对学科的共词网络研究的方法、程序和图谱绘制流程,采集了1900~2012年图书馆与情报学领域国际期刊的数据,将其中的高频关键词利用学科共词网络图谱展示出来。在剖析网络结构特征的基础上,得到7个子网络,其主题分别对应于知识管理、图书馆、信息检索、信息技术、文献计量、信息政策、电子商务等,7个图书馆与情报学领域的热点主题基本都是图书馆与情报学目前研究的热点主题。本文还设计了主题-主题共现矩阵,使用了以主题本身为节点的主题层级的网络图谱揭示了这七个主题之间的关联,分析了七大热点主题的核心关键词词频随着时间变化的演化图谱,最后着重对学科共词网络的研究方法的局限性进行了反思和讨论。 相似文献
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基于被引次数的引文分析无法直接揭示论文的研究内容,利用关键词或从标题、摘要和全文中抽取的主题词很难客观反映论文的被引原因。本文以碳纳米管纤维研究领域的高被引论文为研究对象进行引文内容抽取和主题识别,经人工判读验证：基于引文内容分析的高被引论文识别的核心主题能够较好地揭示高被引论文的被引原因（引用动机）,而且与论文的研究内容相符合;与基于全文、基于标题和摘要的主题识别相比,在引文内容分析基础上识别的主题具有更好的主题代表性,能够有效揭示被引文献的研究内容,是对原文相关信息的重要补充。本文的实验表明基于引文内容分析的高被引论文主题识别是可行而且有效的。图4。表4。参考文献31。 相似文献
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[目的/意义]梳理LIS领域学科知识的发展脉络,追踪、预测学科研究热点和增长点。[研究设计/方法]基于LIS领域国外和国内核心期刊数据,使用TP-JIF模型计算学科主题的热度并衡量学科主题的状态,对LIS领域国内外研究热点和学科增长点进行演化分析;使用TPP-LSTM学科主题预测模型,对LIS领域国内外的研究热点和增长点进行预测。[结论/发现]国内外LIS领域研究热点的体量和侧重点具有较大差异,国外研究热点聚焦在社交媒体、电子病历、知识管理、文献计量、机器学习、替代计量等方面,而国内聚焦在图书馆学类、大数据、知识服务、数字人文、人工智能等方面。数据科学可能是LIS领域国内外最具潜力的增长点,医疗健康、人工智能、科研评价指标与体系、数据素养以及数据管理等研究也有望快速增长。[创新/价值]从研究热点和学科增长点两个方面揭示了国内外LIS学科之间的差异,并对研究热点和学科增长点进行了预测,为学科未来规划提供参考。 相似文献
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��[Purpose/significance] The identification results of the LDA model is sometimes unsatisfactory due to some meaningless topics mixed together. Therefore, it's quite necessary to establish an effective topic filtering method to eliminate these noise topics and to ensure the accuracy of subsequent evolution analysis.[Method/process] Based on the co-occurrence relationship between keywords, keywords relevance index (KRI) was constructed. Taking the field of single cell research as an example, KRI values of the distribution of theme-keywords were calculated and compared with the results of manual interpretation.[Result/conclusion] Experimental results show that this method can effectively eliminate meaningless noise topics in the LDA model recognition results, which can improve the accuracy of topic recognition and the subsequent topic evolution analysis. It also helps to reduce the dependence on manual interpretation in the process of topic identification through the topic model method. 相似文献
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利用信息计量、共引分析、共现分析、信息可视化、社会网络分析等方法,借助CiteSpace信息可视化软件和Ucinet社会网络分析软件,对我国信息构建研究领域发表的学术论文进行了定量分析,绘制了文献共引、作者共现、关键词共现和期刊共现图谱,直观地展示了我国信息构建研究的热点领域、核心群体、核心期刊和代表文献。 相似文献
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针对学科领域中热点研究主题探测,尝试综合运用共词分析方法与自组织映射(SOM)方法,在词频统计的基础上,分析高频主题词在文献中的共现,并作为输入数据利用SOM Toolbox进行SOM聚类分析,得到领域热点研究主题。以传统医药领域为例进行实证分析,结果表明该方法对领域中热点主题探测有一定效果。 相似文献
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在 CNKI 中,检索到 2010 年到 2014 年的期刊论文中主题为信息组织的记录 989 条,并将每条记录中的关键词进行词频统计。利用文献题录信息统计分析工具 SATI 构建共词矩阵与相似矩阵,然后利用社会网络分析软件 Ucinet 处理共词矩阵与相似矩阵,并进行分析。研究结果表明,信息组织领域的研究热点主题是数字图书馆、Web 2.0、知识组织和本体。 相似文献
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[目的/意义]旨在研究科学计量方法在科技政策研究中的应用程度和范围。[方法/过程]对科学计量领域与科技政策领域的实证数据集进行关键词分析,设计二维词频分析框架,并在此基础上通过聚类分析揭示不同类型的计量与政策研究相结合的主题。[结果/结论]数据结论显示：科学计量方法在科学政策研究中的应用主要是在宏观层面,而在微观问题层面应用相对较少;一些利用科学计量方法研究的政策问题并非是科技政策领域的研究热点或核心。这种情形与科学计量学的学科特点与使用局限性有一定的关系,但如何恰当扩展和深化科学计量方法在科技政策领域的应用,以解决科技政策中的具体问题、更好地支撑科技管理与科技决策,需要引起关注。 相似文献
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