針對(duì)5G技術(shù),提出一種基于文本挖掘的研究熱點(diǎn)識(shí)別的新方法。從web of science數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索2013至2018年間以5G技術(shù)為主題的11 429篇科研論文,基于文本關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘構(gòu)建關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò),以信息熵和組合力作為指標(biāo)對(duì)論文的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析,在此基礎(chǔ)上識(shí)別出5G領(lǐng)域的三類熱點(diǎn)技術(shù)。 

【文章來(lái)源】：科技管理研究. 2020,40(19)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

文獻(xiàn)分布圖11文獻(xiàn)分布

018年間以5G技術(shù)為主題的文章，共11429篇。圖1顯示了各年的文獻(xiàn)數(shù)量分布情況。從圖中可以看出，2013年與5G技術(shù)相關(guān)的文獻(xiàn)還非常少，隨后逐年增加，到2017年文獻(xiàn)數(shù)量達(dá)到最多。圖11文獻(xiàn)分布22.2關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建本文所提出的組合力概念的計(jì)算要基于關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)。本文所收集的11429篇文獻(xiàn)共包年份文獻(xiàn)數(shù)量/個(gè)2.2關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建本文所提出的組合力概念的計(jì)算要基于關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)。本文所收集的11…429篇文獻(xiàn)共包括18…077個(gè)關(guān)鍵詞。為篩選出重要的關(guān)鍵詞，我們首先對(duì)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率特征進(jìn)行分析。圖2顯示了關(guān)鍵詞的頻率分布情況。圖中橫軸是關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)，縱軸是對(duì)應(yīng)的頻率在所有出現(xiàn)頻率中的比例。從圖中可以看出，絕大多數(shù)的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)都非常少。具體來(lái)講，有13…595個(gè)關(guān)鍵詞只出現(xiàn)了一次。圖2中黑色的虛線是對(duì)散點(diǎn)圖進(jìn)行擬合的冪函數(shù)趨勢(shì)線。擬合優(yōu)度R2的值為0.871…4，表明趨勢(shì)線能夠很好地?cái)M合各點(diǎn)的分布。由此可知，關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率成冪律分布。冪律分布是信息計(jì)量中典型的統(tǒng)計(jì)分布，揭示了“重要的少數(shù)，次要的多數(shù)”的思想［18］�；陉P(guān)鍵詞冪律分布的特征，我們選擇少數(shù)重要的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，把目標(biāo)確定在出現(xiàn)頻率在10次以上的567個(gè)關(guān)鍵詞。圖2關(guān)鍵詞冪律分布為避免信息重復(fù)，我們首先對(duì)567個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行預(yù)處理，縮寫詞和原詞、單復(fù)數(shù)形式根據(jù)具體情形只保留一個(gè)，并在文檔中做對(duì)應(yīng)的處理，最終獲得489個(gè)關(guān)鍵詞。圖3顯示了出現(xiàn)頻率最高的100個(gè)關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞在圖中的字號(hào)越大，表示出現(xiàn)次數(shù)越多。圖3關(guān)鍵詞詞云5GmilimeterwavemassiveMIMOenergyefficiencySDNLTEMIMOInternetofThingsNFVNOMAresourceallocationOFDMsm

…30…Massive…MIMO=>antenna1.461…%66.269…%3.135…75根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果，我們構(gòu)建關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)。如果兩個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)在同一條關(guān)聯(lián)規(guī)則中，則將這兩個(gè)關(guān)鍵詞相連。在初步構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)中有237個(gè)孤立節(jié)點(diǎn)。也就是說(shuō)，有237個(gè)關(guān)鍵詞在關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果中未發(fā)現(xiàn)有與之進(jìn)行組合的其它關(guān)鍵詞。由于這237個(gè)節(jié)點(diǎn)不滿足核心技術(shù)要素應(yīng)具有的高組合性的特征，將其從網(wǎng)絡(luò)中去除。關(guān)鍵詞的程度中心度是計(jì)算組合力的基礎(chǔ)，為準(zhǔn)確地反映知識(shí)要素的組合力，排除非技術(shù)要素對(duì)計(jì)算結(jié)果的干擾，我們對(duì)剩余的252個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行進(jìn)一步篩圖4關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)2.3聚類分析為從173個(gè)代表知識(shí)要素的關(guān)鍵詞中識(shí)別出技術(shù)研究熱點(diǎn)，我們首先根據(jù)本文第一節(jié)提出的公式計(jì)算出173個(gè)關(guān)鍵詞的組合力和信息熵，然后以組合力和信息熵作為指標(biāo)，使用K均值聚類法來(lái)把這些關(guān)鍵詞劃歸到不同的類別。由于聚類指標(biāo)的數(shù)值有較大的方差，在聚類前先對(duì)聚類指標(biāo)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)眩一些介紹性的高頻關(guān)鍵詞（如5G、5G…mobile…communication、5G…systems）、體現(xiàn)性能的關(guān)鍵詞（如performance,…energy…efficiency，reliability）等，都從關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)中去除，最終保留具有技術(shù)含義的關(guān)鍵詞173個(gè)，進(jìn)而構(gòu)建如圖4所示的包括173個(gè)節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)反映了5G領(lǐng)域的技術(shù)要素間的組合關(guān)系和技術(shù)鄰近性。我們需要從這173個(gè)關(guān)鍵詞中識(shí)別出能代表5G領(lǐng)域技術(shù)研究熱點(diǎn)的關(guān)鍵詞�；幚�。我們采用輪廓系數(shù)(silhouette…width)來(lái)確定合適的聚合類數(shù)［20］。由于聚類指標(biāo)數(shù)為2，一般來(lái)講可以把關(guān)鍵詞聚為2-4類，對(duì)應(yīng)的輪廓系數(shù)分別為0.450…5、0.546…9、0.470…1�？梢娋垲悢�(shù)為3時(shí)，輪廓系數(shù)最大。因此，本文把173個(gè)關(guān)鍵詞聚為圖5所示的三類。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]稀土產(chǎn)業(yè)中游專利技術(shù)研發(fā)熱點(diǎn)分析[J]. 許振亮,陳曦,劉喜美.  稀土. 2020(01)
[2]基于專利計(jì)量的技術(shù)融合研究:判定、現(xiàn)狀與趨勢(shì)——以物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域?yàn)槔齕J]. 呂一博,韋明,林歌歌.  科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理. 2019(04)
[3]核心技術(shù)解構(gòu)與突破:“清華-綠控”AMT技術(shù)2000～2016年縱向案例研究[J]. 孟東暉,李顯君,梅亮,齊興達(dá).  科研管理. 2018(06)
[4]基于專利計(jì)量與信息可視化的技術(shù)熱點(diǎn)監(jiān)測(cè)分析——以風(fēng)力渦輪機(jī)技術(shù)領(lǐng)域?yàn)槔齕J]. 侯劍華,都佳妮.  現(xiàn)代情報(bào). 2015(02)



本文編號(hào)：3014714