[目的/意義]熱點發(fā)掘一直是圖書館領(lǐng)域的重點研究內(nèi)容之一,通過共引和共詞分析探測學科領(lǐng)域熱點都存在一定的局限性,針對存在的問題,借鑒爬山法進行改進研究。為適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代的熱點挖掘問題,將計算機算法與文獻關(guān)鍵詞分析相結(jié)合,構(gòu)建研究熱點分析模型,探索分析研究熱點的方法,對于學科領(lǐng)域研究熱點具有重要意義。[方法/過程]采用改進的Apriori-Hill-Mount爬山算法,拓展關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析和聚類方法,構(gòu)建了篇與篇之間的關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型;通過實證研究科學計量學及圖書情報學兩個領(lǐng)域,論證該模型的可行性。[結(jié)果/結(jié)論]通過對上述兩個領(lǐng)域的文獻進行篇-篇關(guān)鍵詞強關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和分析,分別得到各自領(lǐng)域的的研究熱點;其結(jié)果與采用Citespace及Spss呈現(xiàn)的熱點有很高的吻合度。但該算法揭示的信息更全面、更直觀地呈現(xiàn)研究主題熱點,對學科熱點探索體系方法及手段具有一定的補充及輔助作用。該方法是在一個局部范圍內(nèi)進行搜索,且閾值的設(shè)定也具有人為因素,因此得到的可能是局部的優(yōu)化,其更大范圍的可適性有待進一步論證。 

【文章來源】：情報雜志. 2019,38(04)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

爬山法參數(shù)設(shè)置示意圖2實證研究與分析

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3336822