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1.
【目的/意义】以主题为粒度,本文剖析交叉学科的主题结构及其内部传统学科间知识合作模式。【方法/过
程】以数字图书馆学科为交叉学科示例,对集成数据集运用潜在主题模型识别主题,通过主题共现网络分析其主题
结构,以此探寻传统学科中的研究基础,进而利用主题类型共现网络揭示不同传统学科之间的知识合作模式。【结
果/结论】数字图书馆学科中的多个主题萌发于传统学科,研究对象组合和借鉴传统学科的研究成果作为技术手段
是数字图书馆学研究中重要的主题合作模式。 相似文献
2.
【目的/意义】基于Rao-Stirling 指数和LDA模型进行领域学科交叉主题识别,并以纳米科技为例验证将
Rao-Stirling 指数和LDA模型用于领域学科交叉主题识别的有效性和适用性。【方法/过程】基于Rao-Stirling 指数
测度领域文献学科交叉程度,设定阈值发现高度学科交叉文献。基于LDA模型对筛选出的学科交叉文献进行主题
识别,发现学科交叉点和学科交叉研究主题。【结果/结论】基于Rao-Stirling 指数从引文的角度进行领域文献学科
交叉测度可以有效地发现与某领域相关的学科交叉文献,且有利于大数据集的学科交叉文献发现研究的实现。基
于LDA模型进行学科交叉主题识别可以有效地发现学科交叉主题。两方法的组合应用为发现某领域学科交叉主
题研究提供一种新视角。 相似文献
3.
【目的/意义】构建了交叉学科多模主题网络,剖析了交叉学科多模主题网络知识组合模式。【方法/过程】
本文识别了主题的学科属性和类型属性,采用主题中文献数量确定每个主题的学科,借助专家分析方法确定每个
主题的类型属性。在交叉学科主题共现关系基础上,引入主题属性和学科节点,从而构建学科-对象-方法主题网
络模型,识别交叉学科知识组合模式。【结果/结论】以数字图书馆为例,通过研究对象与研究方法的组合模式,发
现了数字馆藏、病历、开放获取与开源软件等知识组合能力较强的主题;通过学科知识组合模式,发现图书馆学与
信息系统学科在数字图书馆学科研究中起到重要的知识输出作用。 相似文献
4.
【目的/意义】为了探索未来信息集成研究的发展趋势与研究方向,本文从文献计量视角出发,全面分析该
领域的发展现状与研究热点。【方法/过程】本文通过检索式在 Web of Science数据库中获取到 1969-2017年信息集
成领域相关文献 5725篇,通过利用文献计量、信息可视化等方法,借助于 CiteSpace、HistCite、Excel等分析工具,从
发文时序变化、研究主体分布、发文期刊分布以及研究主题演化等方面对信息集成研究的相关文献进行计量分析
与可视化展示。【结果/结论】本文结果揭示了目前信息集成领域研究的发展现状,探索并讨论了该领域的热点趋势
及未来发展方向,可为未来信息集成方面开展进一步的研究提供有价值的参考信息。 相似文献
5.
【目的/意义】从时间分布、期刊分布、学科分布、研究机构分布、核心作者、高频作者合著网络以及高频关键
词共现网络等多个维度对国内“主题模型”研究领域的相关文献进行了可视化分析。【方法/过程】以国内CNKI数据
库收录的从2000年到2017年7月间有关主题模型的相关文献作为数据源,基于社会网络分析法,使用SATI软件
— —科技文本题录信息统计工具来构建共词矩阵,利用Ucinet 工具实现知识图谱的绘制。【结果/结论】通过对国内
主题模型研究领域的合作网络和研究热点的揭示,促进相关领域的理论创新和实践融合。 相似文献
6.
【目的/意义】针对现有主题演化方法难以满足预测目的的需求,本文从知识动态发展的角度出发,构建知
识主题演化预测模型,为探究科学领域发展脉络与研究趋势提供方法。【方法/过程】通过Lda模型抽取知识主题,利
用马尔可夫和隐马尔可夫构建主题稳态与主题热度的演化预测模型。【结果/结论】以云计算领域的科学文献作为
实证分析对象,结果表明本模型可以根据历史数据来预测知识主题稳态分布情况与未来热度趋势,且在热度预测
精度上较灰色模型更高。【创新/局限】本文只考虑了横向主题内部的热度高低变化,没有进行纵向维度上各知识主
题间的对比。 相似文献
7.
【目的/意义】在双一流学科建设背景下,本文基于学科研究主题分类模型、z指数评价模型,以国内图书情
报与档案管理领域 25 所一级学科点为例,建立了高校学科点的优势研究方向识别方法。【方法/过程】利用
Word2vec 模型结合 k-means 进行关键词聚类,将图情档学科划分为 12 个研究主题;其次,基于匹配的主题-学科
点-被引频次三维关系,建立25所学科点在12个研究主题下的300个评价数据集;最后,计算学科点在不同研究主
题中的zsi指数,并识别学科点的优势研究方向。【结果/结论】实验发现：z指数评价模型较好地实现了各机构发表论
文数量、质量、被引分布之间的平衡。其次,基于细粒度研究主题的学科点评价方法具有分类评价、多元化评价的
相对优势。【创新/局限】本文提出的评价模型可为不同科研群体提供一定的信息参考与决策支持,同时也为国内
高校学科评价提供了一个相对公平、个性化、多元化的评价视角;但该评价模型易受主题分类质量的影响。 相似文献
8.
【 目的/意义】从文献实体的多特征数据融合的视角构建基于主题指纹-引文耦合的数据融合理论模型,并
对数据融合过程进行实证分析。【方法/过程】对融合主题指纹-引文的方法逻辑进行理论阐释和数学机理分析,以
乳腺小叶癌为案例呈现文献特征项的数据融合过程,通过主题指纹的类别归属与引文期刊所属JCR学科的对比发
现二者在揭示知识表征方面的功能特征。【结果/结论】融合主题指纹-引文的2-模知识网络能够发挥主题指纹和引
文共同揭示学科主题和知识结构的功能;引文信息表征了研究的学科基础、学科背景等稳定性知识结构信息,主题
指纹代表了学科研究前沿、突变主题、新兴趋势等动态性知识主题信息。【创新/局限】融合主题指纹-引文的理论模
型和分析方法是从数据融合层面将内容分析方法与引文分析方法进行结合的有效尝试,未来的研究将聚焦多模知
识网络构建、网络结构分析和量化测度研究,进一步提高该理论模型在知识服务领域应用的科学性、普适性。 相似文献
9.
【目的/意义】首先构建主题之间的引用网络,在此基础上分析主题影响力,并观察科学知识在不同主题之
间的知识传播过程。通过这些分析研究交叉学科中跨学科知识传播的过程和规律。【方法/过程】借助社会网络分
析方法,在交叉学科内部和相关基础学科两个层次上构建交叉学科主题引用网络,并构建主题层次知识传播图
谱。【结果/结论】研究发现,在数字图书馆学科内部知识传播过程中,通过研究问题的关注和交流是主要的传播
形式,而且基础学科对于交叉学科的跨学科知识输出中研究方法的知识输出亦是重要的知识输出内容。同时,通
过构建主题层次知识传播图谱能够帮助用户可视化分析主题之间的知识流动。
关键词：主题引用网络;交叉学 相似文献
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【目的/意义】以波普尔和赵红洲的相关理论为出发点,构建了学科知识结构与知识交叉的理论基础,并在
此基础上提出利用作者间存在着的耦合关系来探测学科间潜在的知识联系,以弥补现有基于参考文献的学科知识
结构与知识交叉研究方法上存在的不足之处。【方法/过程】构建了学科知识结构测度模型和实现路径,并通过验证
性分析表明本文的方法可以显著改善现有方法的不足。【结果/结论】本文方法既可以补充提供学科间潜在的知识
交流信息,也能更加精细地反映出学科间的知识联系。并指出本文的方法与现有基于参考文献的分析方法相结合
是下一步研究的方向。【创新/局限】本文方法可以在很大程度上揭示出单纯利用参考文献学科属性所无法揭示出
的、学科间的、潜在的知识联系,从而有助于构建出信息更加完整的学科间知识交叉情况。本文的不足之处在于案
例分析相对比较粗糙,在细节上还有待完善,在数据分析结果可视化方面还有待加强。 相似文献
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【目的/意义】针对中文学术文献数字化资源不完备、信息数据项可用度低的现状,建立了面向论文标题的 学科研究主题动力学建模框架,为开展科学计量、把握相关学科研究主题的演化脉络与发展趋势提供了分析手 段。【方法/过程】该框架综合运用了自然语言处理、最小描述长度原理、单词向量表示、无监督聚类与卷积神经网络 分类器等技术,解决了常规主题建模方法应用于论文标题时面临的分词精度不够、数据稀疏、主题归属难确定等问 题,并以改革开放以来思想政治教育研究论文的标题大数据为例进行了演示计算。【结果/结论】实验计算,验证了 方法框架的可行性,揭示了四十年来思想政治教育研究主题的分布和演进,为新时代思想政治教育创新发展提供 了基点和靶标。 相似文献
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【目的/意义】对大数据知识领域的研究前沿及未来发展趋势进行预测。【方法/过程】利用引文网络结构变
换模型方法,通过 CiteSpace信息可视化软件工具,对下载于 Web of Science检索平台的大数据研究领域文献进行分
析,绘制文献共被引和引文结构变换知识图谱,分别从共被引文献和施引文献的视角,对大数据领域的研究前沿和
未来发展趋势进行预测。【结果/结论】预测出了对学科发展具有潜在影响力、交叉属性最强、对中心度影响最大的
文献以及相关研究主题。这种分析方法,避免了从施引文献或被引文献的单一角度分析知识领域研究前沿的不
足,对系统地分析知识领域的前沿,预测未来潜在变化趋势具有一定的参考价值。 相似文献
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【目的/意义】通过构建作者-主题关联的二模学科知识网络,度量作者在知识创新网络中的影响力,探寻 研究活跃程度高、研究范围广、潜在合作空间大的重要学者,对于科学评价学者学术影响力,挖掘热点、前沿研究主 题具有重要的指导作用。【方法/过程】基于AT主题模型抽取作者-主题关联矩阵,计算作者的研究主题强度,在此 基础上构建作者-主题关联的二模学科知识网络,利用作者在网络中的中心性指标度量作者主题关联影响力;基于 复杂网络结构分析方法对学科领域生命周期内作者-主题关联的学科知识网络进行演化分析。【结果/结论】实证分 析表明作者主题关联影响力与基于引文的学术影响力和基于社交媒体的社会影响力指标形成有力互补,可用于核 心作者以及热点、前沿主题探测。 相似文献
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【目的/意义】大数据背景下,开放数据成为社会与学术界共同关注的研究热点。对开放数据领域的研究现 状进行梳理与总结有助于该领域的研究发展,并为相关学者后续研究提供参考和借鉴。【方法/过程】基于文献计量 法,通过中国知网期刊数据库对收录的我国有关开放数据研究文献题录信息进行计量分析,并借助可视化软件绘 制科学知识图谱来揭示国内开放数据研究的核心作者群及机构、研究主题、研究演进趋势等知识结构与知识特 征。【结果/结论】国内开放数据研究已广泛开展,形成了多个显著核心的合作团体并出现了高影响力论文;研究主 题包括6个方面;研究演进经历3个阶段;但相关研究仍存在不足,最后提出了未来研究重点和方向。 相似文献
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【目的/意义】探析一个学科领域中学术文献的研究内容与研究方法之间的潜在关系,对科学研究和科研
管理均具有一定的指导意义。为此,本文给出一种“内容-方法”共现分析方法。【方法/过程】选取Web of Science数
据库中国际著名的17 种情报学期刊文献共12082 篇,利用LDA模型提取文献主题;通过人工识别对提取的主题分
别标注为研究内容和研究方法;通过自编程序,建立学术文献研究内容与研究方法的共现关系;最后通过2-模网络
实现共现关系的可视化。【结果/结论】研究结果表明,“内容-方法”共现分析不仅能够从内容和方法两个视角了解
学科领域的研究态势,而且能够发现学科领域研究内容与研究方法之间的潜在关系。 相似文献
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【目的/意义】数字时代“开放政府数据”热潮产出了丰硕成果,对其研究主题结构和演化脉络进行全面、精
准的可视化揭示,有助于进一步丰富和完善该领域研究,科学地指导我国实践开展。【方法/过程】以 2000-2019 年
WOS数据库中“开放政府数据”主题文献为基础,借助新型SLM算法探测主题社区,梳理研究主题分布;同时嵌入
SNA方法,引入“传导率”指标定量评估主题社区成熟度和内外部关联,并利用Cortext平台构建时序演进过程。【结
果/结论】国外开放政府数据研究已形成四类主题社区：健康社区、开放数据社区、管理社区以及安全社区,目前仍
存在“主题遍布粒度不够细化、新兴主题社区亟需成长、演化脉络断续明显”等问题。【创新/局限】嵌入新型算法
SLM 划分主题社区,结合 LDA 模型对国外 OGD 研究主题关联与演化进行了完整阐释。但本文仅选取 WOS核心
库的相关主题文献作为数据源,存在进一步扩充的空间。 相似文献
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【目的/意义】教育招生考试备受社会各界关注,极易触发舆情事件。及时监测并准确研判相关网络信息传
播发展态势,发现潜在舆情并处置应对,对于保障考试安全和维护学校声誉具有重要意义。【方法/过程】采集研究
生复试期间主流媒体社交平台数据,将BERT语言训练模型同BiLSTM相结合,构建深度神经网络模型,对文本的
情感极性进行分析。用TextRank算法提取不同情感极性类属文本的热门主题词,监测潜在舆情并提出管理建议。
【结果/结论】实证结果表明,该模型能够有效挖掘不同情感极性下的热门主题信息,从而发现潜在隐患以及可能发
生的舆情焦点,为高校网络舆情管控提供了方法参考和实践依据。【创新/局限】与传统方法相比,基于BERT的预训
练语言模型可有效解决因数据量少而导致模型无法准确表示不同语句之间复杂关系的局限性,同时BERT可对文
本进行双向建模,捕获不同句子之间的关系特点,提升对文本情感主题挖掘的准确性。 相似文献
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【目的/意义】为了发现交叉学科领域学术群及前沿研究主题,更有效地揭示交叉领域研究的核心研究者,
进一步发现核心学者与前沿主题之间的关联特征,促进国家重大交叉科研项目的合作攻坚,发现潜在的合作前景
并有效组织前沿重大交叉合作团队。【方法/过程】就地理信息领域内的关键词、作者、文献、期刊以及机构等信息进
行分析,采用双聚类分析的方法,实施了作者与主题的双向聚类分析。以此为基础研究了高产作者与研究主题的
关联特征,揭示出作者与主题间的关联关系。【结果/结论】结果表明,双向聚类方法具有突出的研究效果,既发现了
领域核心学术群体,又发现了前沿主题。进一步的关联分析发现核心学者群与前沿主题之间的关联特征,从而可
挖掘出隐性的跨学科主题与学者之间的关联。【创新/局限】从横向（研究者）与纵向（研究主题）两个方面进行双向
聚类分析,并同时考察两方面的关联是本文的创新之处。 相似文献
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【目的/意义】知识流动模式能够动态反映知识形态在知识流动中发生的变化，体现学科系统中不同知识体
系的发展规律，因此从科学文献角度出发研究知识流动模式的发现具有重要意义。【方法/过程】以图书情报学领域
为例，设计一种组合方法，首先采用LDA（latent Dirichlet allocation，隐狄里克雷分布）主题模型进行领域内文献的主
题聚类，然后提取引用和被引用数据构成主题知识流入、流出特征，并作为HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可
夫模型）训练模型的观测值序列，识别不同的隐藏状态，进一步对模型的拟合效果进行评估，最后通过聚类分析将
隐藏状态序列与知识流动模式一一对应，揭示图书情报学领域存在不同知识流动模式的差异性。【结果/结论】实验
结果显示，不同类型的知识流动模式具有不同的表现形式，反映了领域内部主题研究的演变历程，为理解和认识科
学发展趋势具有一定价值。 相似文献
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【目的/意义】云计算的普及使得MI学科受到学术界的持续关注，对MI主题识别与演化的分析可以揭示历史演化，有助于发现人们关注的问题，预见该领域的未来发展。【方法/过程】本文利用潜狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）主题模型对web of science(WOS)数据库中与MI相关的主题进行识别和挖掘，并利用生命周期理论、变异系数法、Kullback-Leibler divergence(KL)等理论和方法绘制出MI研究主题的演化路径。【结果/结论】研究结果表明，MI的研究主题正逐渐向方法、技术和实践的研究方向发展，医疗数据分析、临床数据挖掘、健康信息技术等新兴技术和应用方向将成为未来MI学科的研究热点。【创新/局限】本文从生命周期视角对全球范围内医学信息学学科的主题演化进行挖掘和分析，为该学科未来的发展提供借鉴，但并没对各地区分别进行分析，因此存在一定的局限性。 相似文献