多维指标融合的主题突变检测研究     

彭国超  孔泳欣  王玉文 《情报学报》2022,(6):584-593

突变词具有前瞻性和情报意义,研究主题突变可预测学科领域的研究前沿和研究热点。本文构建突变词检测多维指标体系,包括无序性、增长性、突变度三个突变特征指标,以及知识融合度指标和影响力度指标。基于无序性和增长性两个维度,运用K-means聚类出突现型关键词（突现词）、强突型关键词（强突词）、弱突型关键词（弱突词）三类突变词。结合各类突变词的突变度、知识融合度和影响力度,识别不同发展形态的突变词。结果表明,高突变度的突现词在初期能获得更多的关注,形成更大的影响力;知识融合度高的突变词具有较高的交叉融合广度和强度,未来更可能发展成为研究热点;影响力度高的突变词具有广泛的关注和一定的研究基础,未来有更高概率成为研究前沿。  相似文献   

基于时间加权关键词词频分析的学科热点研究     

奉国和  孔泳欣 《情报学报》2020,39(1):100-110

基于生命周期理论和词频分析方法,对学科领域发展过程进行客观合理的动态跟踪与分析。构建时间-关键词频次矩阵,结合相对词频、词频变化率,引入逻辑斯谛(Logistic)函数赋予词频按时间递减的权重,设计时间加权关键词词频分析模型,计算关键词综合值,揭示学科研究热点及变化趋势;并以CNKI和CSSCI收录的18种图情领域核心期刊2013-2017年所刊载的文献关键词作为实验对象,从高频词、中频词、低频词三个方面验证模型的有效性和准确性。模型计算结果显示,上升型高频词排名上浮,下降型高频词排名下沉,可快速识别上升型高频词;同时排名靠前的低频词具有发展潜能,为学者把握未来研究趋势提供科学判断依据。  相似文献   

基于加权关键词的领域热点与趋势分析新方法     

奉国和  孔泳欣  肖洁琼 《图书情报工作》2018,62(18):102-109

[目的/意义]为克服关键词绝对词频分析的局限性,以关键词多因素加权及得分排名实现领域热点与趋势探索。[方法/过程]构建年度-关键词频次矩阵,用水平加权和垂直加权处理关键词词频,设计相对词频模型,计算关键词加权综合分值,以获得更有效的关键词排序。[结果/结论]基于关键词加权排序,可以识别量高质优型、量低质优型和突变型关键词,有利于挖掘研究热点和分析趋势。  相似文献