利用双聚类算法探测学科前沿及知识基础——以h指数研究领域为例

被引:28
作者
方丽 [1 ]
崔雷 [2 ]
机构
[1] 中国医科大学附属盛京医院图书馆
[2] 中国医科大学医学信息系
关键词
双聚类算法; 学科前沿; h指数;
D O I
10.16353/j.cnki.1000-7490.2014.11.007
中图分类号
TP311.13 [];
学科分类号
1201 ;
摘要
双聚类算法在探测学科前沿和知识基础方面体现出了一定的可行性。文章以h指数研究领域为例,利用gCLUTO软件对数据进行双聚类分析,获取h指数研究领域知识基础和学科前沿。结果表明,在探测h指数研究领域知识基础方面,双聚类对高被引文献的聚类比较结构化和清晰,在探测h指数学科前沿方面,双聚类获得的前沿与知识基础对应关系明显,但对时间不敏感。研究结果为以后学科前沿和知识基础的探测提供了有益参考,并提出观测科学活动特征的新角度,将双聚类分析推广到各领域的学科发展评价中。
引用
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