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题名基于超网络模型的研究热点探测与聚类主题描述
被引量：4
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作者
孙海生
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机构
聊城大学图书馆
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2017年第6期93-98,共6页
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文摘
[目的/意义]共引分析和共词分析是探测领域研究热点问题常用的文献计量学方法,但是这两种方法都存在一定的局限性。而且,现有研究对共现聚类结果的解读缺乏客观性。针对存在的问题,借鉴超网络理论进行改进研究。[方法/过程]选择最新发表而且最受关注的论文作为样本,提取标识文献内容的特征词,构建超网络模型,根据样本相似度进行聚类分析,计算特征词的描述能力、鉴别能力,识别出聚类主题好的描述符,增强聚类结果解读的客观性。[结果/结论]实证分析结果表明,这种方法能够区分特征词在各个聚类主题中的重要性,有利于提高研究人员对聚类结果解读的客观性和准确性。
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关键词
超网络
文本聚类
描述能力
鉴别能力
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Keywords
super network text clustering descriptive power discriminating power
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分类号
G250
[文化科学—图书馆学]
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