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题名基于主题时态关联的科学领域研究演化识别
被引量：3
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作者
田依林
李星
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机构
天津大学教育学院
广西民族师范学院经济与管理学院
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出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2021年第5期146-155,共10页
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基金
国家社会科学基金一般项目“基于复合数据的科技信息跨维度挖掘与推荐研究”(19BTQ063)。
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文摘
【目的/意义】从主题时态的角度,构建主题时态关联的科学领域研究演化的识别方法,为研究人员精准把握领域发展轨迹和科研创新提供参考。【方法/过程】提出基于主题时态关联的领域研究演化识别三阶段模型。首先利用TF-IDF模型提取领域文献数据集的特征词;再以特征词作为关联规则算法的挖掘条件,生成并过滤主题时态;最后,依据主题时态关联关系和强度值,构建主题时序演化路径可视化图谱进行领域研究演化识别分析。【结果/结论】以在线评论有用性领域外文科技文献为实证研究对象进行主题时态关联演化分析,识别出影响因素有用性、消费者意愿及应用、研究理论技术和有用性排序等主要领域研究的发展演化过程,验证了方法模型的有效性。【创新/局限】清晰地描绘了主题在时间序列上形成、发展和关注强度的动态演化过程,使得主题演进脉络和关联更加具有可读性,但样本数据未实现全覆盖,对领域研究的整体态势分析不够全面。
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关键词
主题时态
TF-IDF模型
关联规则
层次聚类
研究演化
在线评论
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Keywords
topic tense
TF-IDF model
association rules
hierarchical clustering
research evolution
online reviewer
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分类号
G250.2
[文化科学—图书馆学]
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