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多维度视角下学科主题演化可视化分析方法研究——以我国图书情报领域大数据研究为例
被引:71
作者:
刘自强
王效岳
白如江
机构:
[1] 山东理工大学科技信息研究所
来源:
关键词:
学科主题演化;
语义角色标注;
社区发现算法;
可视化;
D O I:
10.13530/j.cnki.jlis.166005
中图分类号:
TP399-C1 [];
G353.1 [情报资料的分析和研究];
学科分类号:
081203 ;
0835 ;
1205 ;
摘要:
探测、识别某学科领域研究主题的演化过程并进行可视化分析,对于掌握研究现状和发展趋势具有重要意义。学科主题演化是一个复杂过程,存在多种变量,如主题强度、结构和内容等,目前研究主要以单一维度进行可视化分析,信息负荷过大,存在感知局限性。本文提出多维度视角下学科主题演化可视化分析方法:通过人工标注方法对关键词进行语义角色分类,利用Fast Unfolding算法识别出具有语义特征的学科主题;利用余弦相似度计算公式计算学科主题相似度判定演化关系;构建多维度学科主题演化分析模型,并设计了三种创新性的科学知识图谱,进行学科主题强度、结构和内容三个维度的可视化分析,通过相互作用可以帮助快速消化、理解信息和精炼分析结果,有效地分析学科主题演化的复杂过程。通过对我国图书情报领域近10年大数据研究的实证分析,证明该方法具有可行性和有效性。
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