本文引入了基于网络社交平台的Altmetrics数据,与传统前沿探测的方法相结合,来弥补传统方法时间滞后的缺点。选取Web of Science(WoS)数据库与Altmetric.com平台,获取医学信息学的传统计量指标与社交网络Mention数据。构建出5个用于前...本文引入了基于网络社交平台的Altmetrics数据,与传统前沿探测的方法相结合,来弥补传统方法时间滞后的缺点。选取Web of Science(WoS)数据库与Altmetric.com平台,获取医学信息学的传统计量指标与社交网络Mention数据。构建出5个用于前沿探测的评价指标:即时性、增长性、影响力、关注度、交叉性。通过LDA算法提炼出55个该学科研究主题,计算出所有主题的前沿探测指标得分。之后分别使用主成分分析法、熵权法和灰色关联度法对各个主题的前沿属性进行综合评测;进而通过肯德尔和谐系数验证了3种方法下的探测结果具有一致性;利用天际线法评选出在3种评测方法中皆有较优表现的4个主题,并将其确定为前沿主题。整体研究表明,引入Altmetrics数据的前沿探测方法可以对传统前沿探测方法起到辅助补充作用,提升前沿探测的时效性,最终提取出的结果较为理想,实验结果证明该方法符合实际科研发展需求。展开更多
文摘本文引入了基于网络社交平台的Altmetrics数据,与传统前沿探测的方法相结合,来弥补传统方法时间滞后的缺点。选取Web of Science(WoS)数据库与Altmetric.com平台,获取医学信息学的传统计量指标与社交网络Mention数据。构建出5个用于前沿探测的评价指标:即时性、增长性、影响力、关注度、交叉性。通过LDA算法提炼出55个该学科研究主题,计算出所有主题的前沿探测指标得分。之后分别使用主成分分析法、熵权法和灰色关联度法对各个主题的前沿属性进行综合评测;进而通过肯德尔和谐系数验证了3种方法下的探测结果具有一致性;利用天际线法评选出在3种评测方法中皆有较优表现的4个主题,并将其确定为前沿主题。整体研究表明,引入Altmetrics数据的前沿探测方法可以对传统前沿探测方法起到辅助补充作用,提升前沿探测的时效性,最终提取出的结果较为理想,实验结果证明该方法符合实际科研发展需求。
