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基于共词分析法的学科主题演化研究方法的构建 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]相比于以单纯的关键词统计排序为主的词频分析法,和以文献作为分析对象、需要庞大的引文索引作为基础的共引分析法,共词分析法具有一定的优势。因此,基于共词分析法来研究学科主题演化规律。[方法/过程]构建基于共词分析法的学科主题演化研究方法,包括4个模块,分别是：数据准备、演化阶段划分、主题识别和主题演化分析。[结果/结论]在主题识别阶段改进了词频g指数来选取共词分析的对象;在主题演化分析模块,提出从静态和动态两个角度来分析学科主题的演化情况,构建三维战略坐标来进行静态分析,并构建学科主题演化现象识别模型来进行动态分析。 相似文献
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[目的/意义]突破性创新对科技发展具有关键作用。大数据环境下,科学技术发展本身所具有的复杂、多维、不断进化等特征越发凸显。以动态视角进行突破性创新主题识别,对于为国家、企业及高校详析突破性创新领域、合理配置创新资源以及提供创新升级解决方案具有重要意义。[方法/过程]综合运用主题模型、词嵌入算法以及复杂网络分析等方法构建动态主题网络,全面考量主题在时间窗口内的结构特性以及时间窗口间的演化状态,并以其为基础结合突破性创新的新颖性、突变性、影响力和学科交叉性特征识别突破性创新主题。[结果/结论]面向区块链领域展开实证研究,识别出神经网络(Neural Network)和边缘计算(Edge Computing)两个主题的突破性创新特征最为显著。结合区块链现有研究及美国国家科学技术委员会发布的关键和新兴技术清单,验证了本文方法的可行性和有效性。但有关结果的定量验证,以及融合多源数据的突破性创新主题识别有待进一步研究。 相似文献
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[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
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[目的 /意义]提出一种潜在学科交叉主题识别方法，主要开展学科交叉主题识别与知识融合测度两方面的研究，以识别处于知识融合潜伏期和萌芽期的潜在学科交叉主题。[方法 /过程]首先，设计并提出学科关联实体抽取规则，构建基于学科关联实体的学科交叉潜力计算方法，以实现学科交叉主题识别，解决潜在交叉点识别的问题；其次，构建以融合强度、融合广度、融合深度为中心的学科交叉主题知识融合阶段特征测度指标与方法，以揭示知识融合过程；最后，基于交叉主题知识融合阶段特征与判断规则，识别处于潜伏期与萌芽期的潜在学科交叉主题。[结果 /结论 ]以合成生物学和水稻遗传改良领域为例，开展潜在学科交叉主题识别研究，以验证方法的可行性。结果表明，提出的方法能够识别学科领域之间的潜在交叉主题，为高效探测有潜力的学科交叉研究领域，发掘未来的研究发展动向和机会提供可能。 相似文献
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[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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如何借助于有效的方法和途径在大量文献数据基础上对学科主题进行深入和精准的探测和跟踪,是以情报学科学计量领域为核心、不同学科共同致力突破的热点和前沿研究问题。相关方法和途径主要涉及频次视角、内容视角、引证视角以及融合视角等四个视角。本研究试图结合近年来发表于国际国内重要期刊有关学科主题探测和演化分析的最新文献,对相关视角的主要进展进行述评,归纳总结不同视角的实现路径和机制,指出已有视角可能存在的知识单元或者网络关系的异质重要性偏差问题、知识的时间衰变以及新兴主题特征的小样本弱势问题、主题自然发育和进化的拟合困境、微观层面的知识流动和变迁刻画问题等,特别地,为融合视角这一总体趋势指明方向。 相似文献
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[目的/意义] 提出一种融合评论主题识别与技术属性多维度分析的技术机会发现方法,从技术需求驱动视角识别技术机会,为企业前瞻布局研发方向与进行科研管理规划提供决策建议支持。[方法/过程] 以产品在线评论为研究数据源,首先,利用LDA主题模型识别出评论技术主题,提出技术评论主题强度和主题新颖度两个指标,筛选出新兴重点技术评论主题。然后,从学术论文、技术专利中人工选取技术属性词,通过TF-IDF值计算得到评论高频词,结合专家知识进一步筛选出技术特征词,构建产品技术属性词-技术特征词表。通过相关性计算分别得到与评论相关和与新兴重点技术评论主题相关的技术属性。最后,提出一种产品重要技术属性识别指标模型并设计一种多维度分析方法,分析产品重要技术属性的特征情况,最终识别出蕴含在评论文本中的新兴技术机会。[结果/结论] 实验结果表明该方法能够有效地识别技术机会,为企业产品技术研发管理提供参考。 相似文献
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[目的/意义] 针对可视化背景下科学计量学的研究现状,从空间和时间维度出发,梳理当前主要的研究内容,为相关研究提供参考。[方法/过程] 从空间和时间维度提出学科可视化分析,包括学科结构可视化分析和学科演化可视化分析,根据不同文献粒度的选择和分析单元的类型以及研究目的将学科结构的内容主要分为学科合作结构、学科主题结构、学科引文结构、跨学科和学科知识结构,将学科演化的内容主要分为学科合作结构演化、学科主题结构演化、学科知识基础、学科研究前沿和学科预测,并按照学科可视化分析的基本步骤对各部分研究内容展开论述。[结果/结论] 以空间和时间为基本维度并依据学科可视化分析基本步骤为内在主线梳理当前研究是一种新颖有效的视角。 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]对知识网络中结构关系的有效识别与提取，有助于从纷繁的数据中探测知识网络的拓扑结构及其演化模式。[方法/过程]本文提出一种基于邻接矩阵特征分解的知识网络结构关系提取方法。基于真实数据分别从静态结构关系提取和动态结构演化两个方面，对特征分解法和传统关联频度法进行对比分析，并与Pathfinder算法进行对比。对基于特征分解法提取知识网络结构关系的有效性进行验证。[结果/结论]研究结果表明：特征分解法能够识别原始知识网络中的主要成分信息，能够准确识别低频次的对网络整体拓扑结构较为重要的关联关系，且提取方法灵活自由。 相似文献
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基于LDA与新兴主题特征分析的新兴主题探测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文尝试基于LDA主题模型探测文档集中的新兴主题.本文采用主题的新颖度、发文量指标,并引入被引量,得到新兴主题的特征指标,在此基础上对主题在进入成熟阶段前各个时期的特征进行了分析.并提出了针对上述新兴主题探测指标,基于LDA主题模型抽取文档的语义主题词,利用文档-主题矩阵建立主题和文档的映射,得到主题的新颖度指标和发文量指标、被引量指标,并形成新兴主题探测表格和探测曲线VDP,从而探测出新兴主题,并对新兴主题VDP与基线VDP距离的发展趋势进行预测,根据拟合的曲线对其进行分析,得到最值得关注的新兴主题. 相似文献
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[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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新媒体发展迅速,高校数字媒体专业也随之大量涌现,本文从高校数字媒体专业学生应具备的知识结构、能力结构和素质要求入手,追踪专业学科的发展趋势,以数字媒体专业核心课程为切入点,分析高校数字媒体专业的类型和特征,进而探索构建新的学科发展体系,提高人才培养质量和人才培养的核心竞争力. 相似文献
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[目的/意义]科学技术的发展带动科技文献数量持续增长,探索不同数据源维度下的领域知识演化特征,有助于从数据层面对领域知识发展建立全景化视角。[方法/过程]以美国石墨烯领域的期刊论文、会议论文、基金项目、技术专利为数据源,采用BERTopic主题建模的方法提取领域主题,对不同数据源维度下的领域知识演化进行跟踪,对比不同数据源维度下的知识演化分析效果。[结果/结论]研究发现,基于单一数据源的主题提取结果及其呈现的知识演化脉络各有侧重;基于融合数据源的领域主题呈现领域全景且有助于发现潜在的知识演化模式。 相似文献
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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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研究基于形式概念分析（FCA）的学科知识结构探测方法,提出基于FCA的学科知识结构的定义和表示模型,详细阐述基于FCA的学科知识结构的构建方法。以图书情报学为例,以SCI和SSCI收录的16种图书情报学期刊在2001-2013年间的数据为样本,对基于FCA的学科知识结构探测方法进行实证分析。研究探测到新世纪以来图书情报学的9个主要研究主题,并揭示每个研究主题的核心关键词和活跃作者。与传统的知识结构探测方法相比,基于FCA的方法不仅能有效、合理地描述复杂概念及其层次关系,还能客观地显示出聚类和关联特征。 相似文献
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知识组织系统构建是图书情报学发挥学科优势,支持中国特色学科话语体系构建的关键切入点之一。徽州文书是民间历史文献的典型代表,是重要史学资源。本研究以徽州文书研究领域为例,提出通过领域主题多维结构分析融合领域话语体系特征的思路与方法：以1960年以来国内该领域研究文献的关键词为分析对象,明晰史学话语体系特征,提出由网络结构、社群结构、时轴结构和要素结构组成的4维主题结构框架,形成由4个主题大类和8项主题因素构成的结构体系,呈现史学话语体系的叙事特征。多维结构分析结果的一致性证明结论的可靠性。本研究不仅丰富和发展特定领域知识组织系统构建中主题结构分析的理论和方法,为徽州文书知识组织系统构建提供概念及其关系的参考,而且展示了融合话语体系特征的主题结构分析方法和过程,为本体构建中领域话语体系的引领和后续利用中话语体系的交流、发展和创新提供参考。 相似文献