共查询到19条相似文献，搜索用时 235 毫秒
1.
[目的/意义]探究在线健康社区的研究热点及主题演化脉络,为在线健康社区领域的探索研究提供借鉴,同时在一定程度上助力健康中国战略的实施。[方法/过程]以2006—2021年Web of Science核心集中有关在线健康社区领域的339篇文献为研究对象,利用SciMAT软件制作关键词重叠图、主题战略坐标图和主题演化路径图,分析在线健康社区领域的研究热点和演化路径。[结果/结论]在线健康社区领域各时期聚类的主题数量先减后增,主题类团的演化能力不断增强,演化路径日渐平稳。三条主要的主题演化路径为：(1)在线健康社区的社会支持研究：社会支持→社会支持→社会支持→社会支持、癌症;(2)在线健康社区的在线社交媒体研究：质量→在线社交媒体→在线社交媒体;(3)在线健康社区的在线评论研究：口碑→在线评论。 相似文献
2.
【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
3.
【目的/意义】识别信息隐私研究领域的热点主题,梳理主题演化路径。【方法/过程】针对主题识别语义杂乱
等问题,提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法。首先利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型识
别多时间窗口下的文献主题,进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群。在此基础上,从时序关联
维度计算相邻窗口下主题间的相似度,梳理演化路径;从结构表征维度,设计主题新颖度、中心性、影响力等计量指
标,探寻信息隐私前沿和热点主题的演化变迁。【结果/结论】实证分析结果表明,本文方法可以深度挖掘信息隐私
领域研究主题,从宏微观两个维度全面梳理主题的演化路径。研究有利于探测信息隐私研究的前沿。【创新/局限】
综合运用LDA主题模型与共词分析方法绘制主题凝聚子群,从时序演化和结构表征两个维度探寻主题演化路径。
未来研究中有待于引入多种数据源以对比主题差异,有待于引入多元组术语改善主题识别效果。 相似文献
4.
[目的/意义]定量化、可视化地分析、总结健康信息领域研究主题演化特征，有利于把握健康信息领域整体的发展现状与未来发展方向。[方法/过程]利用Node2vec算法和LDA主题模型，从内部文本和外部引文两个维度进行健康信息领域研究主题扩张与收敛程度计算，然后利用科学、严谨的数学模型对研究主题扩张与收敛时序变化数据进行跟踪建模，结合模型构建结果对健康信息领域几十年来研究主题的动态演化规律进行总结归纳。[结果/结论]研究发现，健康信息领域研究主题的发展演变过程呈现出以下规律：健康信息素养从对健康信息的认可到利用再到评价的变化趋势，健康信息需求从专业集中性、单一被动性到多主体性、多层次性的变化趋势，健康信息行为从搜寻性到传播性再到评价性的演变趋势等。 相似文献
5.
[目的/意义]分析国内外话语权研究现状,掌握其热点主题及演化趋势,对于破解中国话语困境,推动国内话语权研究的创新发展具有重要参考意义。[方法/过程]选取1990—2022年间国内外话语权相关研究文献,采用DTM动态主题模型对其进行主题挖掘,并从热点主题识别与分析、主题强度演化趋势及主题关键词演化路径三方面对比分析国内外话语权研究的现状及差异。[结果/结论]国内外话语权研究在热点主题、研究方法、主题强度及主题演化趋势等方面均存在较大差异：(1)在热点主题的研究方法上,国内研究更注重开展思辨研究,而国外研究更倾向于采用定量研究方法开展实证研究;(2)在主题强度演化趋势上,国内研究的主题强度变化波动较大,而国外研究的研究主题则具有较强的传承性和递进性;(3)在热点主题的识别和主题关键词演化路径上,国内研究的热点主题多于国外,且国内外同一研究主题处于不同发展阶段时的研究重心存在显著差异,与时代背景密切相关。 相似文献
6.
将1993-2013年SCI,SSCI,CPCI-S收录的主题为信息素养的文献作为研究对象,应用CiteSpaceIII软件绘制国家机构、被引作者、主题热点、前沿及演进路径知识图谱。提出6个热点主题(计算机信息素养、大学生课程设置、信息素养教育、信息素养理论与实践、图书馆指导及终生学习、健康信息素养);2个前沿研究方向(信息素养教育、计算机信息素养);由中心度0.1的6篇文献构成了国外信息素养领域的演进路径,展示了该领域研究趋势。 相似文献
7.
本文以1994-2022年期间颁布的科普政策为研究对象,根据政策目标、内容和主体等要素进行阶段性划分。通过LDA主题模型挖掘不同时期的政策主题,运用可视化方法对其主题强度变化和演化路径进行展示,总结科普政策的结构特征和发展趋势。研究发现：从普及科学知识到提高科学素质阶段科普政策主题集中于少数民族自治、科普重点人群和重点工程、环境治理等方向;以提升科学素质为核心阶段的科普政策主题集中在产业创新、科技人才、政府决策等方面;科学普及与科技创新两翼齐飞阶段的科普政策主题以科技创新、健康服务、安全文化等为核心。这些研究主题相互交叉、相互联系,形成了一个稳定的研究系统,为后续科普政策研究发展指明了方向。 相似文献
8.
[目的/意义]主路径上核心主题的演化可以反映行业发展方向，凸显行业热点技术并预测技术的未来发展，有效判断技术主题间的传承演变关系。[方法/过程]本研究构建一种凸显主路径上的核心主题及演化方法。该方法不同于文本挖掘和聚类，是基于引文网络主路径映射专利分类号的链接计数，通过专利的分类号替代技术主题在主路径上演化并计算节点的技术主题含量，以技术主题含量的变化凸显主路径上的核心主题及其发展历程。[结果/结论]展示有机发光二极管OLED的主题演化图，证实了该方法的合理性。 相似文献
9.
[目的/意义]近年来,政府绩效管理成为学界和实践界的关注热点,对该领域的研究热点及演化路径的计量分析具有重要意义。[方法/过程]以2002-2015年CNKI中的472篇政府绩效管理领域的研究期刊为样本,利用CiteSpace进行高频关键词统计及各类科学知识图谱绘制,并结合专家建议。[结果/结论]获悉目前该领域的研究热点、演化路径及未来潜在的研究热点。 相似文献
10.
【目的/意义】分析数据隐私风险的时序主题关联，理清热点主题的演化路径，探索有温度的数据隐私风险治理。【方法/过程】基于WOS核心合集和Scopus数据库收录的数据隐私风险领域相关文献，通过LDA主题模型将文本按照时间片切分，并识别各时间片的研究主题；再通过余弦相似度计算分析相邻时间片主题的时序关联，梳理主题演化路径并探索研究前沿。【结果/结论】数据隐私风险研究的关注点逐渐从对识别、评估和缓解数据隐私风险技术本身的关注，转向对平台、算法和场景整体性情境的关注，这需要通过数字伦理、法律和社会等方面共同助力形成负责任的技术，以期构建数字信任环境。【创新/局限】本研究对跨学科和跨领域的数据隐私风险研究的演化路径进行梳理，探索数据隐私风险治理的有效路径。未来可进一步细化不同时期的主题，并深入分析不同时间片的新兴技术对数据隐私风险的影响。 相似文献
11.
12.
[研究目的]基于研究前沿多维特征指标测度识别研究前沿,分析科学前沿主题与技术前沿主题间的联系及其演化。[研究方法]首先,对论文和专利数据进行主题挖掘,从前沿主题特征出发通过新颖度、增长性、影响力和交叉性4个测度指标识别出研究前沿,分析科学前沿主题与技术前沿主题间的联系;其次,通过主题相似度计算、主题过滤等方法识别具有演化关系的主题对,并对前沿主题内容演化过程进行可视化分析。[研究结论]以固体氧化物燃料电池领域为例,识别出了包括固体氧化物燃料电池堆研究等在内的4个科学前沿主题与复合电极材料在内的4个技术前沿主题,科学研究与技术研究互相推进,呈现双螺旋式发展。 相似文献
13.
【目的/意义】研究旨在揭示社会化问答平台用户的养生健康信息需求分布特征,并深入探究需求产生的动
机及演化趋势。【方法/过程】本文以社会化问答平台“知乎”中13万条养生问答数据作为研究对象,通过LDA模型提
取需求话题,在离散时间序列基础上结合马斯洛需求层次理论对话题的关注度与关注热点进行演化分析。【结果/
结论】用户养生信息需求涵盖 20个话题;相比传统健康信息需求对疾病的聚焦,养生健康信息需求在内容上更多
样,需求层次更高。需求的关注度演化上,安全需求与尊重需求成为热点,新冠疫情加强了用户对养生健康信息需
求的关注。话题间的内在联系上,用户对尊重需求话题的关注度以“商品化”的形式转移至安全需求话题。【创新/
局限】本文首次聚焦养生健康信息需求,通过话题与演化分析细粒度地挖掘用户养生健康信息需求的变化趋势。
此外,本文数据源来自同一平台,后续研究可分析多平台用户的养生健康信息需求并对动机进行深化。 相似文献
14.
[目的/意义] 利用新冠疫情网络舆情数据来研究突发公共卫生事件中中国网民关注度,有助于提升疫情期间政府信息供给效率、满足公众需求和提供社会支持等。[研究设计/方法] 通过新浪舆情大数据平台获取研究数据,包括：疫情流行高峰期间全网舆情数据、每日转发排名前100名热门微博、每日新增病例数据等。采用描述性统计、列联表分析、回归分析等方法,研究突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势及影响因素。[结论/发现] 疫情爆发初期,媒体大规模报道造成大量网民对事件关注;随着疫情严重,新增病例与网民关注出现同频共振;媒体报道初期,网民关注度集中趋势高;防疫举措、鼓励加油、捐献赠送、倡议建议、赞誉肯定5大关注主题,贯穿疫情流行高峰;主流媒体发布微博受关注最多,不同账户类型情感倾向有显著差异;网民总体关注度受新增病例和变异系数影响;每日热门舆情关注度,受新增病例、变异系数、舆情总量和戏剧性分值影响;单条微博受关注程度与当日相关话题总量和微博粉丝数有一定关系。[创新/价值] 本文系统分析了突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势和影响因素,为政府决策提供支持。 相似文献
15.
[研究目的]数字孪生是实现工业4.0的关键技术,揭示中美两国数字孪生研究主题的异同对我国数字孪生的研究与发展具有重要意义。[研究方法]以WOS核心合集中的期刊文献作为分析样本,利用结构话题模型分析方法获得了15个主要的研究主题,然后进行了主题数量、主题内容和主题时序演化等维度的比较分析。[研究结论]中美两国数字孪生研究主题存在较小的共同研究旨趣,研究内容总体差异较大,主题数量差异较小,研究范围差异较大。中美研究者对同一话题的关注内容具有各自鲜明特征。大部分研究主题的强度随着时间发展呈现出了显著变化。根据中美数字孪生研究的主题差异,未来我国需要推动数字孪生关键技术的研发,建立健全数字孪生的研发机制,加速推进数字孪生技术应用领域。 相似文献
16.
17.
采用共词聚类、战略坐标和社会网络可视化方法,利用Bibexcel、SPSS、Ucinet和Netdrew等可视化工具,以六年为一个时间段,对2000-2011年我国信息科学领域CSSCI中16种核心期刊刊载的个性化信息服务(Personalized Information Service,PIS)学术论文关键词进行可视化分析,并把三种可视化方法融合为一体,将两个6年时间段的国内图书情报领域PIS的研究状况在一个知识图谱中进行展现.通过对比分析两个阶段的综合知识图谱,全面、直观地揭示了PIS的研究热点、发展脉络及演化趋势. 相似文献
18.
《Information processing & management》2022,59(6):103110
The research on studying exploration-exploitation behavior in topic choice has consistently been the focus of a great deal of attention. In this study, we propose five novel research strategies under exploration and exploitation based on the general but significant features of topics, and present a series of metrics to quantify and identify these strategies. We analyze the relationship between scientists’ research performance (i.e., productivity and impact) and their preference for different strategies, and examine the evolution of their preference in scientific careers through comprehensive statistical analysis. We employ a MAG dataset as our data source, and select about 30 million scientists from the computer science filed and their publications as our analysis objects. Our empirical analysis shows that productive and impactful scientists tend to follow academic frontiers, study diverse topics, explore emerging topics and combinatorial innovation, but exploit mature topics less often. We also figure out the potential reasons for the phenomenon. In addition, we find that successful scientists prefer to execute exploratory research strategies from the beginning of their career, and young scientists seem to be more creative. Our research may help researchers deeply understand topic selection behavior, and therefore provide enlightenment for training scientists and give advice for funding allocation as well as research and development policy formulation. 相似文献