【摘要】：探測、識別某學(xué)科領(lǐng)域研究主題的演化過程并進(jìn)行可視化分析,對于掌握研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢具有重要意義。學(xué)科主題演化是一個復(fù)雜過程,存在多種變量,如主題強(qiáng)度、結(jié)構(gòu)和內(nèi)容等,目前研究主要以單一維度進(jìn)行可視化分析,信息負(fù)荷過大,存在感知局限性。本文提出多維度視角下學(xué)科主題演化可視化分析方法:通過人工標(biāo)注方法對關(guān)鍵詞進(jìn)行語義角色分類,利用Fast Unfolding算法識別出具有語義特征的學(xué)科主題;利用余弦相似度計算公式計算學(xué)科主題相似度判定演化關(guān)系;構(gòu)建多維度學(xué)科主題演化分析模型,并設(shè)計了三種創(chuàng)新性的科學(xué)知識圖譜,進(jìn)行學(xué)科主題強(qiáng)度、結(jié)構(gòu)和內(nèi)容三個維度的可視化分析,通過相互作用可以幫助快速消化、理解信息和精煉分析結(jié)果,有效地分析學(xué)科主題演化的復(fù)雜過程。通過對我國圖書情報領(lǐng)域近10年大數(shù)據(jù)研究的實證分析,證明該方法具有可行性和有效性。
[Abstract]:It is of great significance to detect, identify and visualize the evolution of research topics in a certain discipline. Subject evolution is a complex process with many variables such as theme intensity structure and content. At present the research mainly uses a single dimension to visualize the analysis. The information load is too heavy and there are perceptual limitations. In this paper, a visual analysis method of subject evolution from multi-dimensional perspective is proposed: the semantic role classification of keywords is carried out by manual annotation method, and the subject with semantic characteristics is recognized by Fast Unfolding algorithm. Using cosine similarity formula to calculate the subject similarity to determine the evolutionary relationship; A multi-dimensional thematic evolution analysis model is constructed, and three innovative maps of scientific knowledge are designed to analyze the intensity, structure and content of the subject, which can help the rapid digestion through the interaction. Understand the information and refine the analytical results, effectively analyze the complex process of subject evolution. This method is proved to be feasible and effective by empirical analysis of big data in the field of library and information in China in recent 10 years.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)科技信息研究所;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項目“未來新興科學(xué)研究前沿識別研究”(編號:16BTQ083)的研究成果之一~~
【分類號】：TP399-C1;G353.1

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本文編號：2426726