基于引文主路径文献共被引的主题演化分析

被引：28

作者：

祝清松 ^{[1
,2
]}

冷伏海 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院国家科学图书馆

[2] 中国科学院大学

来源：

情报学报 | 2014年 / 33卷 / 05期

关键词：

主题演化分析; 主路径分析; 共被引分析; 领域术语识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

主题演化分析对于梳理领域发展脉络、把握领域发展规律和预测领域发展趋势具有重要的作用。本文提出了一种基于引文主路径文献共被引的主题演化分析方法,利用引文主路径分析进行演化路径识别,利用共被引分析和领域术语识别进行演化主题识别。并以碳纳米管纤维领域作为研究对象进行实证研究,发现该方法基本能够揭示领域的演化情况,具有一定的实际意义和应用价值。

引用

页码：498 / 506

页数：9

共 23 条

[1]

基于LDA的主题演化研究与实现.[D].崔凯.国防科学技术大学.2010, 05

[2] 基于潜在狄利克雷分配模型的微博主题演化分析 [J].