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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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[目的/意义]为了更好地揭示主题研究领域跨学科发展的学科对象和研究内容,提出一种综合的跨学科态势分析方法。[方法/过程]首先,根据主题领域确定涉及到的所有学科类别,并定义学科影响力指数,构建学科影响力网络。然后,对学科影响力网络进行中心度、结构洞和可视化分析,识别核心学科类别。最后,构建关键词-学科类别共现网络,使用网络中心度分析获得由关键词表示的主题内容,并结合核心学科类别和领域专家意见获得跨学科主题内容。[结果/结论]实证表明提出的分析方法能够在一定程度上揭示主题研究领域跨学科发展态势,其有效性得到一定程度的验证。 相似文献
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[目的/意义]对我国图书情报学在国际权威期刊上发表的文章主题特点进行研究。[方法/过程]对文献关键词进行整体分析,根据发文量的变化情况分为三个阶段,梳理出总体研究热点。进一步对三个阶段中发文数量最多、上涨速度最快的阶段进行细粒度划分,基于关键词共现方法分析研究主题的时序变化情况。[结果/结论]我国学者在国际上的研究主题集中、多样化程度低,近十年来科学计量学、社会网络主题发展迅速,知识组织和管理主题的研究热度长久不衰。 相似文献
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基于共词分析的主题类型划分方法比较研究 总被引：2，自引：0，他引：2
主题类型划分是主题演化分析的重要环节.本文从学科主题演化概述入手,介绍了主题类型划分原理,研究了DT法中主题类型划分方法、社会网络分析法和关联强度算法三种主题类型划分方法,通过比较分析得出只有关联强度算法能很好地体现主题网络中核心主题和次要主题的本质特征. 相似文献
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[目的/意义] 针对包含单一类型知识单元的知识网络难以全面反映学科知识结构的问题，提出一种从多维度进行知识网络结构融合的方法，为学科领域知识结构挖掘提供借鉴。[方法/过程] 利用LDA及TF-IDF方法抽取学科知识单元，然后运用语义相似度和关键词共现分析方法构建3个学科知识子网络：主题网络、关键词网络和实体网络，并采用空间节点传递对齐方法对齐子网络节点，接着设计基于图卷积操作的自编码模型对知识节点进行表示，最后通过计算余弦相似度重构学科知识网络。[结果/结论] 实验部分以人工智能领域为例，构建融合主题、关键词和实体的学科知识网络并展开分析，实验结果表明，本文所提方法能有效地揭示学科领域研究内容和知识结构，为学科知识发现与组织研究提供有益参考。 相似文献
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[目的/意义]作为科学学预测的重要组成部分,学科主题热度预测旨在揭示学术前沿和发展趋势,辅助学者发现前沿选题,支持科研管理机构科学立项。[研究设计/方法]提出基于期刊影响因子的学科主题热度计算指标(TP-JIF),构建基于LSTM神经网络的学科主题热度预测模型(TPP-LSTM),并以LIS领域数据为例,通过时间切片的形式抽取、计算学科主题的热度序列,检验不同长度时间序列下模型的各项误差。[结论/发现]相对于RBF-SVM、Linear-SVM、KNN、Naive Bayesian等模型,TPP-LSTM预测模型可有效表征学科主题热度时间序列的特性,当时间序列长度为4年时预测效果相对较好。[创新/价值]提出的基于期刊影响因子的学科主题热度计算指标,能够有效刻画不同学术刊物对学科影响的差异,规避了单纯依据频率计算热度的弊端;构建的学科主题热度预测模型,有效表征了学科主题的时间序列变化规律,减小了各项预测误差,预测效果较好。 相似文献
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【目的】为提高报业集团舆情相关工作的准确度和效率，文章研究热度分析技术在吹哨系统中的实际应用效果。【方法】提出热度及关联度计算，通过热度话题计算、关键词的关联相关度分析及关联热度计算，最后完成事件热度预测。【结果】通过热度分析技术实际应用，满足日常工作中的热点话题捕捉和及时跟踪，对舆情管理具有重要实施。【结论】通过本研究证明了吹哨系统中所使用的热度计算和关联热度计算等方法，极大地提高了吹哨系统的精确性，使用户可以从海量新闻信息中高效、智能地获得受关注、感兴趣、有价值的目标新闻信息，从而更加有力地支撑舆情监测、新闻追踪、新闻生产等业务工作。 相似文献
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[目的/意义]分析学科主题演化趋势,对科研人员研究学科知识、决策层规划学科布局都有重要意义.相比于词频分析法和共引分析法,共词分析法的优势是能深入文献内部,从微观角度揭示学科主题演化规律.分析中国国内基于共词分析法的学科主题演化研究现状,以期为相关研究人员提供参考和借鉴.[方法/过程]采用人工判读法提炼出基于共词分析法的学科主题演化研究分析流程的5个步骤,并对每个步骤中研究人员使用的策略、分析手段和工具进行归纳总结.[结果/结论]数据集的来源数据库主要有综合类、专门类和引文类等3种,检索策略有基于词、基于期刊和复合检索策略等3种;共词分析对象来源主要为作者关键词,关键词选取主要基于关键词词频、关键词共现词频和前两者相结合3个角度;构建共词矩阵时使用得最多的归一化系数为ochiai系数;最常用的主题演化分析手段为聚类分析和社会网络分析图谱;使用得最频繁的工具为SPSS软件. 相似文献
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《The Journal of Academic Librarianship》2019,45(3):278-287
Research topic studies have gained popularity in many disciplines, including library and information science (LIS). However, the lack of representation of library science and librarianship in literature indicates a research bias due to the preset methodology parameters, which are commonly based on impact factor scores in the Journal Citation Report of Thomson Reuters. In research, the authors utilize an improved selection criterion of journals and author-supplied keyword clustering and analysis technique to study the most recent ten years of LIS journal publications. This article presents a clear picture of popular research topics in seminal literature to help practicing librarians and library science scholars gain a better understanding and considerable prediction on the research trends in the LIS field. 相似文献
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论文基于人大复印资料《图书馆学、信息科学、资料工作》2000—2008年间所刊载论文的网络参考文献的统计数据,从网络参考文献在不同时间段的变化特征、网域和主题三方面展开分析,讨论图书馆学情报学学术研究中引用网络文献的特征及网络文献在学术界的影响力等问题。 相似文献
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《Journal of Informetrics》2014,8(1):98-110
Dynamic development is an intrinsic characteristic of research topics. To study this, this paper proposes two sets of topic attributes to examine topic dynamic characteristics: topic continuity and topic popularity. Topic continuity comprises six attributes: steady, concentrating, diluting, sporadic, transforming, and emerging topics; topic popularity comprises three attributes: rising, declining, and fluctuating topics. These attributes are applied to a data set on library and information science publications during the past 11 years (2001–2011). Results show that topics on “web information retrieval”, “citation and bibliometrics”, “system and technology”, and “health science” have the highest average popularity; topics on “h-index”, “online communities”, “data preservation”, “social media”, and “web analysis” are increasingly becoming popular in library and information science. 相似文献
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[目的/意义]借助信息扩散研究方法,对伴随文化内容传播的社交媒体热点这一特殊类型事件中的民族文化演化扩散规律进行探究,为解释民族文化扩散规律、推动民族文化传播提供新视角。[方法/过程]以微博平台“丁真事件”发布文本为数据来源。基于LDA主题模型、民族文化符号识别与情感分析构建主题—民族文化符号—情感关联网络,对热点事件中不同主题传播伴随的民族文化演化扩散动态进行情境还原。量化不同类型用户的民族文化传播影响力,探究热点事件中不同主体的民族文化传递接力过程。[结果/结论]结果表明,从主题—民族文化符号—情感关联网络构建与传播主体影响力两大层次分析社交媒体情境下民族文化扩散路径规律,可帮助人文学者精准把握文化传播细节及其动态交互特征。 相似文献
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[目的/意义]借助信息扩散研究方法,对伴随文化内容传播的社交媒体热点这一特殊类型事件中的民族文化演化扩散规律进行探究,为解释民族文化扩散规律、推动民族文化传播提供新视角。[方法/过程]以微博平台“丁真事件”发布文本为数据来源。基于LDA主题模型、民族文化符号识别与情感分析构建主题—民族文化符号—情感关联网络,对热点事件中不同主题传播伴随的民族文化演化扩散动态进行情境还原。量化不同类型用户的民族文化传播影响力,探究热点事件中不同主体的民族文化传递接力过程。[结果/结论]结果表明,从主题—民族文化符号—情感关联网络构建与传播主体影响力两大层次分析社交媒体情境下民族文化扩散路径规律,可帮助人文学者精准把握文化传播细节及其动态交互特征。 相似文献
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基于学术BBS的信息交流研究——以北大中文论坛的汉语言文学版为例 总被引：2，自引：0，他引：2
本文首先简述了信息交流的概念并强调其在非正式信息交流的现实意义,然后以北大中文论坛的汉语言文学版块为例,借助Ucinet社会网络分析软件分析了该论坛参与者的中间中心性以得出核心发帖群体;同时,利用SPSS的因子分析法来发现该论坛的核心主题。 相似文献
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以"档案"为关键词,以百度指数、搜狗指数、360趋势、谷歌趋势为工具,通过对搜索的数据进行统计分析,利用变异系数、季节性强度指数、地理集中指数对档案网络信息关注度时间和空间特征进行统计,着重对关注度时空分布的影响因素进行分析。其中,利用各个搜索引擎收集的数据进行对比,通过分析对比能够较为客观地反映社会公众对档案及其相关事物的关注程度和需求倾向。 相似文献
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基于词频分析法的情报学研究热点透析 总被引：4，自引：0，他引：4
文章通过对CNKI全文数据库情报学领域3种核心期刊2006～2010年刊载论文的关键词进行汇总统计,运用文献计量学词频分析方法对其分析,透视5年时间情报学领域若干研究热点,归纳出情报学研究热点逐步关注实践领域与社会问题相联系的变化规律,并在此基础上预测情报学研究的发展趋势,为今后情报学学科的理论与实践研究提供参考。 相似文献