本文關(guān)鍵詞：我國(guó)圖情領(lǐng)域有關(guān)數(shù)據(jù)研究的態(tài)勢(shì)分析——基于灰色預(yù)測(cè)算法　出處：《情報(bào)雜志》2017年08期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 圖書情報(bào)學(xué) 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)組織 數(shù)據(jù)對(duì)象 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)服務(wù) 灰色模型

【摘要】：[目的/意義]為了深入揭示數(shù)據(jù)主題的發(fā)展軌跡和規(guī)律,探析未來發(fā)展趨勢(shì),為后續(xù)相關(guān)研究提供參考借鑒。[方法/過程]對(duì)近五年來(2012-2016年)我國(guó)中文社會(huì)科學(xué)引文索引收錄的圖書情報(bào)學(xué)的18種期刊所刊載論文及其題錄數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量研究,并采用灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型,對(duì)最具有代表性的6個(gè)數(shù)據(jù)主題類團(tuán)進(jìn)行計(jì)算,預(yù)測(cè)這些關(guān)鍵詞所代表的研究主題在之后兩年可能出現(xiàn)的頻率,同時(shí)利用R語言依次進(jìn)行模型精度檢測(cè)和擬合,最后逐個(gè)分析各個(gè)主題類團(tuán)的研究現(xiàn)狀和研究趨勢(shì)。[結(jié)果/結(jié)論]研究發(fā)現(xiàn):數(shù)據(jù)主題的相關(guān)研究在近五年持續(xù)增長(zhǎng);大數(shù)據(jù)類主題研究預(yù)計(jì)在未來兩年仍然保持高速增長(zhǎng)的趨勢(shì),并與各個(gè)學(xué)科產(chǎn)生深度交叉;數(shù)據(jù)組織類、數(shù)據(jù)對(duì)象類、數(shù)據(jù)管理類和數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)類預(yù)計(jì)持續(xù)保持小幅增長(zhǎng)趨勢(shì);單純研究數(shù)據(jù)分析類主題的關(guān)鍵詞熱度預(yù)計(jì)有所下降。
[Abstract]:[Objective / significance] in order to reveal the development track and law of the data subject, to explore the future development trend, and to provide reference for the follow-up research. [Methods / process] the papers published in 18 journals of library and information science included in the Chinese social science citation index in recent five years (2012-2016) were studied quantitatively. Using the grey prediction GM-1) model, the most representative six data topic clusters are calculated, and the frequency of the research topics represented by these keywords in the next two years is predicted. At the same time, R language is used to detect and fit the model precision in turn. Finally, the current research situation and research trend of each topic cluster are analyzed one by one. [Results / conclusion] the study found that: the related research on data subjects continued to increase in the last five years; Major data subject studies are expected to maintain a trend of high growth over the next two years and generate deep intersections with various disciplines; Data organization class, data object class, data management class and data application service class are expected to maintain a small growth trend; The keyword heat of pure research data analysis kind of topic is expected to decrease somewhat.
【作者單位】： 南京大學(xué)信息管理學(xué)院;貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院;南京郵電大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：商務(wù)部國(guó)際貿(mào)易經(jīng)濟(jì)合作研究院聯(lián)合基金“大數(shù)據(jù)環(huán)境下的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理研究”(編號(hào):2016SWBZD17)研究成果之一
【分類號(hào)】：G353.1
【正文快照】： Zhang Ning1,2Yuan Qinjian1Shen Hongzhou3(1.Information Management School,Nanjing University,Nanjing 210023;2.Information School,Guizhou University of Finance and Economics,Guiyang 550025;3.M anagement School,Nanjing University of Posts and Telecommunicat

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本文編號(hào)：1418497