| 基于文本挖掘的5G技术研究热点分析 |
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| 引用本文： | 李晶,罗泰晔.基于文本挖掘的5G技术研究热点分析[J].科技管理研究,2020,40(19):153-158. |
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| 作者姓名： | 李晶 罗泰晔 |
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| 作者单位： | 中山大学新华学院管理学院,广东广州 510520;华南理工大学工商管理学院,广东广州 510640 |
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| 基金项目： | 广东省软科学重大项目“科技革命与技术预见智库建设”(2016B070702001) |
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| 摘 要： | 研究热点的识别是科学计量及相关领域长期关注的重要问题之一,识别领域内的技术研究热点对于研发组织的战略规划具有重要意义。本文针对5G技术,提出了一种基于文本挖掘的研究热点识别的新方法。我们从web of science数据库中检索了2013至2018年间以5G技术为主题的11429篇科研论文,基于文本关联规则挖掘构建关键词网络,以信息熵和组合力作为指标对论文的高频关键词进行聚类分析,在此基础上识别出了5G领域的三类热点技术。
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| 关 键 词： | 研究热点 关联规则 聚类 信息熵 5G |
| 收稿时间： | 2019/10/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/1/16 0:00:00 |
Hot Research Topics Analysis of 5G Technology Based on Text Mining |
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| Abstract: | Identifying hot research topics in specific fields has gained much attention in the field of bibliometrics, and is of great significance to the strategic planning of R D organizations. Aiming at 5G technology, this paper proposes a novel method to identify hot research topics based on text mining. We retrieved 11429 research papers with 5G technology as the subject between 2013 to 2018 from the Web of Science database, and constructed a keyword network based on text association rules mining. Then we used information entropy and combination force as indicators to cluster high-frequency keywords. Three hot research topics in the field of 5G are identified on the basis of clustering results. |
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| Keywords: | hot research topics association rules clustering information entropy 5G |
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