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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
李慧  胡吉霞 《图书情报工作》2020,64(18):114-125
[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   

2.
[目的/意义] 科学网络中的重叠结构代表学科或领域之间的交叉渗透,从重叠结构的角度研究学科或领域之间的交叉渗透是一个值得探索的问题。[方法/过程] 通过构建ESI高被引论文的共被引网络,利用改进BGLL算法实现重叠结构探测,并结合Guimera和Amaral定义的Hub节点指标进一步分析具有跨学科属性的重叠关系链接。[结果/结论] 研究表明重叠结构可以直观地反映学科交叉的主题,并可以用于分析和探测潜在的跨学科领域。  相似文献   

3.
[目的/意义]论文回答的研究问题是:在新文科建设背景下,图书馆信息学与数据科学、数字人文与健康信息学等新文科交叉领域的关系发展的未来前景是什么?[方法/过程]论文从现有研究文献中图书馆信息学与数字人文、数据科学、健康信息学三个新文科交叉领域的关系类型出发,设计了民族志未来访谈,邀请三十四位国内图书馆信息学和情报学等学科的学者提炼这四个学科(领域)的核心竞争力,判断其相互间价值,并预测2030年最乐观、最悲观和最有可能的发展前景。[结果/结论]图书馆信息学与数字人文、与数据科学、与健康信息学在2030年更有可能出现的前景是并列有交集的关系,健康信息学相对更可能成为图书馆信息学的下位类,数据科学与图书馆信息学的关系相对更独立。  相似文献   

4.
[目的/意义] 跨学科研究已成为现代科学创新研究的重要范式和必然趋势,探究跨学科领域中学科的发展模式与演化路径,对于揭示跨学科领域形成与发展的动态过程具有重要意义。[方法/过程] 以眼动追踪(Eye Tracking,ET)领域为例,对文献引文关系进行提取与学科标注,构建文献和学科层面的引文关系网络;计算各学科的他引比率、他被引比率和普赖斯指数,从宏观层面分析ET领域中主要学科的跨学科发展模式;考察不同阶段内部及不同阶段之间的学科引证关系,探究不同阶段各学科在跨学科发展过程中的关系结构与角色演变;基于引文的中介中心度识别连接不同学科关系的重要文献,考察重要文献、高被引文献以及参考文献之间的引文关系,从微观层面揭示ET领域发展的具体演化路径。[结果/结论] ET领域发展经历潜伏期、发展期和成熟期三个阶段,并呈现独立型、交叉型和学习型三种学科发展模式;各学科之间的引证关系随阶段变化逐渐紧密且分布逐渐均匀,神经学、心理学和临床医学在跨学科发展和知识输出方面处于核心地位;ET领域纵向发展表现为独立型学科的基础理论创新,横向发展表现为3种类型学科的深度融合,并呈现出"独立-线性-网状"的发展路径。  相似文献   

5.
[目的/意义]对比分析中美高校医学信息学本科、硕士教育概况,为我国未来医学信息学教育提供参考和借鉴。[方法/过程]以院校开设时间、院校层次为筛选标准,从中美开展医学信息学教育的高校中各选取10所代表性高校为研究对象,通过网络调研,从基本要求、课程设置、师资力量、教育教学方式、就业前景等方面对中美医学信息学本科、硕士教育概况进行综合分析。[结果/结论]我国医学信息学本硕教育虽经历几十年的探索和实践并取得一定成就,但与美国相比,我国还存在一些不足,如在入学基本要求方面,注重本科教育,高层次人才培养体系不完善;在课程设置方面,课程内容设置单调,非医学基础课程占比过高,学科交叉融合不明显;在师资力量方面,教师学科背景单一,职称结构分布不平衡;在教育教学方式方面,教师教学方式简单,学生实践机会较少;在就业前景方面,学生知识体系不系统,就业前景局限。未来我国应顺应大数据科学研究范式发展要求,加快培养高层次医学信息学人才;改善课程体系和内容设置,拓宽学科知识体系;优化师资力量配置,吸引多学科背景人才;丰富培养方式,注重理论与实践相结合。  相似文献   

6.
国内外消费者健康信息学研究进展   总被引:4,自引:1,他引:3  
[目的/意义] 旨在梳理医学信息学的分支——消费者健康信息学(CHI)领域的研究文献和研究进展,发现该领域的研究弱点与空白点。[方法/过程] 采用文本编码的方式,从CHI的范畴界定、健康信息生命周期中的典型阶段考察文献中的研究问题、变量关系等。[结果/结论] 从研究对象涉及到的技术、消费者、使命、目标、任务、学科属性等角度分别综述其界定,并提炼出一个较有解释力的内涵;依据文章界定的CHI内涵,依次梳理消费者健康信息需求、搜寻、获取、接受、利用和评价的具体表现和影响因素等。  相似文献   

7.
以《医学信息学杂志》和《中华医学图书情报杂志》的刊发论文关键词为研究对象,通过高频关键词共词聚类分析方法对我国医学情报研究进行了文献计量分析。结果表明,医学图书馆建设、医学图书服务、医学期刊研究、医学文献计量与情报检索、医学情报与情报服务是近30年我国医学信息学研究领域的五大热点内容,并形成两大研究领域。其缺陷是缺乏对医学信息理论与医学信息学科体系建设、医学信息学研究方法和分析技术等方面的科学研究。  相似文献   

8.
[目的/意义]社交媒体下非正式学术交流逐渐成为学者们学术交流的又一新天地,探索社交媒体下具有综合交叉学科性质的图书情报领域的跨学科特性,可以作为传统学术交流研究的一个补充与参考。[方法/过程]以科学网博客为代表,从用户好友关系、评论关系及推荐关系三个角度构造学科亲缘树,然后借用亲缘树的多样性指标分析了图书情报的跨学科特性。[结果/结论]通过本文研究,发现图情领域用户学科亲缘树与好友学科亲缘树之间存在强相关性,推荐对象的学科亲缘树与评论对象的亲缘树存在极强相关性;此外,本文还发现"计算机科学""管理科学与工程""宏观管理与政策"是社交媒体上图情领域用户最亲缘学科。  相似文献   

9.
隗玲  许海云  郭婷  方曙 《图书情报工作》2015,59(21):105-114
[目的/意义]运用弱共现和突发监测两种研究方法,在微观层面对情报学学科的研究主题及其交叉性进行分析,以期揭示与科交叉规律,促进学科交叉研究。[方法/过程]获取情报学学科科研论文的高频主题词,在此基础上生成高频词共现矩阵,并进一步生成弱共现网络,对弱共现网络呈现出的主题及交叉性进行分析。同时,对高频主题词进行突发监测。[结果/结论]研究结果显示,在高频词强共现网络中不突出的研究主题会在高频词弱共现网络凸显出来,这些研究主题可能是当期的研究重点,也可能是将来的研究重点和热点;主题之间弱关系被定义为4类,体现了情报学学科微观层面的交叉性;突发探测结果在研究时间段内显示的研究热点趋势和强共现网络的聚类结果具有一致性,在揭示具有学科交叉性的新研究主题时体现出敏感性、突出性和动态性优势。  相似文献   

10.
[目的/意义]揭示国内图书情报领域对图书馆战略规划方面的研究热点,为图书馆战略规划的进一步研究提供借鉴。[方法/过程]以中国知网(CNKI)全文数据库作为数据来源,获取国内图书情报领域图书馆战略规划的研究成果。首先,利用书目共现分析系统对研究成果题录进行关键词提取,并生成研究成果的高频关键词列表;然后,对高频关键词进行共词分析,构造高频关键词共现矩阵;最后,利用SPSS统计分析软件对高频关键词进行系统聚类分析,生成聚类分析树状图,进而获悉国内图书馆战略规划研究热点。[结果/结论]当前国内图书情报领域对图书馆战略规划的研究主要集中在战略规划及管理、发展趋势及战略、信息技术及服务、图书馆联盟、知识管理5个方面。  相似文献   

11.
[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   

12.
王思茗  滕广青 《图书情报知识》2020,(3):109-118,F0003
[目的/意义]领域知识的跨学科交叉研究能够打破学科间的壁垒,有助于发现重大科学问题的解决方案。[研究设计/方法]基于图书情报学领域文献题录信息构建轻量级领域知识图谱,从中提取学科信息、国家信息、时间信息及其关联,采用时间与空间相结合的多维度分析方法,对学科交叉的演化进程以及国家差异进行跟踪与分析。[结论/发现]图书情报学领域内学科交叉现象日渐显著,各国家的学科交叉程度与倾向存在差异,一些目前尚不突出的交叉学科方向值得关注。[创新/价值]采用多维度视角分析学科交叉现象,相关结论可以为国家科技战略制定及学科发展规划提供有益参考。  相似文献   

13.
[目的/意义]作为一门与信息技术密切关联的学科,近年来快速发展的人工智能为情报学带来了诸多影响。有效梳理和整合这些影响的发展脉络与应用场景,强化人工智能在当前情报工作中的角色与作用,能为情报学相关研究的发展提供一定的参考与启示。[研究设计/方法]聚焦情报学领域人工智能相关研究,从高被引论文、文献共引、主题词共现三个维度对人工智能在情报学中的知识基础及其演化和研究热点予以分析与解读。[结论/发现]归纳了人工智能研究对情报学的影响,主要包括促进情报学研究主题的衍生和情报学研究方法的革新两方面,并从理论创新、研究对象拓展、信息服务提升与学科建设四个方面探讨人工智能在情报学领域可能的应用。[创新/价值]通过对情报学领域人工智能相关研究进行深入量化分析和定性研究,探讨和揭示了该主题下研究热点、研究趋势和相关发展规律,为相关领域学者提供一定借鉴与启发。  相似文献   

14.
[目的/意义] 在科研过程中,知识流动的内容是多样的,而学科知识流动是其中一个重要的研究方面。从区别于基于引文的学科知识流动分析角度,从科研合作角度出发,期望从合著论文中分析出因科研合作过程而产生的学科知识流动特征。[方法/过程] 基于合著论文的参考文献的学科分布确定此论文的多学科共现属性,并根据此属性构建合著论文的多学科共现网络,即基于合著论文的学科流动网络。通过网络的整体特征和网络的节点特征两个方面对合著论文的学科流动网络进行特征分析。其中,网络整体特征包括学科流动的广泛性、学科流动的有效性、学科流动的新颖度、学科流动的流通度;网络节点(即学科节点)特征包括学科流动的核心性、学科流动的连续性、学科流动的一致性、学科流动的差异性。[结果/结论] 以"药物化学"学科为例,通过前后5年各个指标的数据对比,得出在科研合作中"药物化学"学科与其他学科之间的流动趋势是逐渐增加的,其流动的质量也是不断提升的,学科间的交流在不断地加深。同时,中美日3个国家在此学科的不同时间段均具有各自不同的表现。运用基于合著论文的学科知识流动网络分析方法能够反映科研合作中"药物化学"学科知识流动的情况,但是需要研究论证此方法在其他学科的应用程度。  相似文献   

15.
[目的/意义]通过对知识网络中心性的动态分析,揭示领域知识发展过程的规律与模式。此类探究对于洞悉知识发展过程中的衍生、交叉、融合等现象具有重要意义。[方法/过程]以复杂网络分析中的中心性分析技术为主要研究方法,基于领域关键词共现关系构建领域知识网络。从核心涌现性、桥接控制性、关联紧密性3个方面,对特定领域知识发展过程进行时间序列的动态跟踪与分析。[结果/结论]研究结果表明,知识关联关系的增长速度远高于文献与关键词的增长速度;领域中知识的核心涌现程度呈波动状态发展;领域知识之间的桥接控制程度随时间推移呈上升趋势;领域中知识间的关联紧密性在时间轴上逐渐松散。这些领域知识演化规律的揭示,有助于把握领域知识演进的发展脉络,对于揭示知识发展模式与规律具有积极的促进作用。  相似文献   

16.
社交网络用户间歇性中辍行为关键问题研究综述   总被引:2,自引:1,他引:1  
张敏  孟蝶  张艳 《图书情报工作》2019,63(21):128-136
[目的/意义]间歇性中辍是社交网络用户消极使用行为的内容之一,通过分析国内外代表性研究成果,对该领域研究的知识体系和关键问题进行系统梳理,并据此展望未来研究趋势,为后续学术研究提供一定的借鉴作用。[方法/过程]基于中国知网和Web of Science等数据源,通过关键词检索、追溯检索和主题分析等步骤筛选出54篇重要文献,对研究主题、研究理论、研究方法3个关键问题进行系统综述,并据此构建规范性研究流程的框架。[结果/结论]社交网络情境下的用户间歇性中辍行为研究尚处于起步阶段,在研究主题的细分程度、理论模型的丰富度和研究方法的多样性等方面还有较大的研究空间。基于信息科学、心理学、社会学、新闻传播学等交叉学科视角,从促进因素和抑制因素双向博弈、外部社会环境和心理情感体验综合作用角度来深入探究社交网络用户间歇性中辍行为的影响因素和形成机理将成为未来该领域研究的趋势。  相似文献   

17.
主题词组合新颖性与论文学术影响力的关系研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的/意义] 研究学术论文内容的组合新颖性与其学术影响力的关系,为研究论文的学术影响力提供新的研究视角。[方法/过程] 采用文本挖掘方法对论文题目、摘要和关键词中的主题词进行提取,通过构建领域主题词共现网络,为每篇论文设计了新颖组合率、中等组合率和常规组合率3个指标,将领域论文划分为不同的新颖性/常规性类型,然后对不同类型论文中高被引论文所占的比例进行统计分析。[结果/结论] 同时具有主题词组合高新颖性和高常规性特点的论文成为高被引论文的几率显著高于其他类型的论文,因此建议研究者在科学研究中应注重新颖知识与常规知识的适当组合。  相似文献   

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