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题名国外新兴研究话题发现研究综述
被引量：35
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作者
卢超
侯海燕
Ding Ying
章成志
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机构
南京理工大学信息管理系
大连理工大学WISE实验室
印第安纳大学信息学计算与工程学院
江苏省社会公共安全科技协同创新中心
江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学)
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出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第1期97-110,共14页
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基金
国家社会科学基金重大项目"情报学学科建设与情报工作未来发展路径研究"(17ZDA291)
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文摘
新兴研究话题发现一直以来都是学者们广泛关注的研究问题。对于新兴研究话题动向的把握,不仅可从宏观层面为管理部门制定科技政策提供决策支持、以提高科研资金投入的效益、加速科学进步和发展,还可为科研工作者投身富有前景的研究领域提供具体的研究方向建议。对国际核心期刊上关于新兴研究话题发现的研究现状进行梳理发现,目前学术界对新兴研究话题及其相关概念尚无清晰的界定;相应地,新兴研究话题的探测方法也存在诸多的不足;探测新兴研究话题中所依据的指标繁杂多样。综述现有研究,本文给出新兴研究话题的概念及其特征的界定,比较新兴研究话题及其相关概念的联系与区别,并指出在新兴研究话题发现中应注意的具体问题并提出四个方面的工作展望。
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关键词
新兴研究话题发现
研究前沿
共被引分析
文献耦合分析
直接引用分析
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Keywords
discovering emerging topics
research front
co-citation analysis
bibliographic coupling analysis
direct citation analysis
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分类号
G353.1
[文化科学—情报学]
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题名关键词共引分析的科学计量方法研究
被引量：5
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作者
黄文彬
王冰璐
步一
闵超
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机构
北京大学信息管理系
印第安纳大学信息学计算机与工程学院
南京大学信息管理学院
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出处
《情报资料工作》
CSSCI
北大核心
2018年第2期37-42,共6页
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文摘
文献共引分析、作者共引分析和期刊共引分析等共引分析方法经常作为绘制知识图谱的重要手段。本研究以引文关键词为基础扩展传统共引分析方法,提出关键词共引分析(Keyword Co-citation Analysis,KCA)方法作为绘制知识图谱的新路线。该方法主要包括数据集遴选、原始关键词共引矩阵构建、相关矩阵转化和知识图谱绘制及其评估四个主要步骤。网络分析和MDS测度分析结果显示,KCA方法所绘制的知识图谱能够清楚描绘出领域的知识结构,且聚类性能较好。
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关键词
引文关键词
共引分析
引文分析
文献计量学
科学计量学
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Keywords
citation keyword, co-citation analysis, citation analysis, bibliometrics, scientometrics
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分类号
G353.1
[文化科学—情报学]
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题名结合时间切片信息的作者共引分析方法与实证
被引量：2
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作者
黄文彬
王冰璐
步一
王煜晨
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机构
北京大学信息管理系
印第安纳大学信息学、计算机与工程学院
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出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2017年第16期135-142,共8页
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文摘
[目的 /意义]传统作者共引分析(ACA)方法将领域发展视为一个整体,忽略领域发展期间的变化,导致知识图谱解读会产生一定的偏差。本文旨在引入时间变量,找出领域发展期间的转变关键节点,并以此作为时间切片的划分依据,利用ACA绘制每个时间切片内部的知识图谱,观察领域内的子领域发展与核心作者的变化。[方法 /过程]首先通过作者的年度发文比例对时间切片进行选取,借鉴经济学均线理论对曲线做平滑处理,选取曲线变化度较高的年份作为转变节点切割时间段,并对每个时间切片内进行ACA的运算与结果分析。[结果 /结论]结果显示,随着时间的变迁,领域知识图谱发生了相应的变化,利用作者发文比例选择时间切点进行综合时间切片的作者共引分析提高了聚类结果的群聚性,且有助于挖掘出科学共同体的更多细节。
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关键词
作者共引分析
共引分析
引文分析
信息计量学
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Keywords
author co-citation analysis co-citation analysis citation analysis informetrics
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分类号
G353.1
[文化科学—情报学]
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