本文選題：多重共現(xiàn)分析 + 共類分析��； 參考：《情報科學(xué)》2017年11期

【摘要】：【目的/意義】分類號與關(guān)鍵詞對應(yīng)關(guān)系的研究不僅能夠推動計算機自動分類技術(shù)的發(fā)展,而且有助于改進共類分析和共詞分析的效果�！痉椒�/過程】以國內(nèi)9種圖書館學(xué)期刊近五年發(fā)表的論文為例,構(gòu)建中圖分類號-關(guān)鍵詞隸屬關(guān)系網(wǎng)絡(luò)及多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),對分類號和關(guān)鍵詞的對應(yīng)關(guān)系進行計量分析和可視化展示�！窘Y(jié)果/結(jié)論】研究表明高頻共現(xiàn)關(guān)系能夠直接判定中圖分類號與關(guān)鍵詞之間的隸屬關(guān)系,此外還證實分類號-關(guān)鍵詞多重共現(xiàn)分析較之傳統(tǒng)的單一共現(xiàn)分析方法更具優(yōu)勢。
[Abstract]:[purpose / meaning] the study of the correspondence between classification numbers and keywords can not only promote the development of computer automatic classification technology, In addition, it is helpful to improve the effect of syntactic analysis and coterm analysis. [methods / process] taking the papers published in 9 kinds of library science journals in China as an example, the network of taxonomy-keyword subordination relationship and multiple co-occurrence networks are constructed. Metrological analysis and visual display of correspondence between taxon numbers and keywords. [results / conclusions] study shows that high-frequency co-occurrence relationships can directly determine the relationship between taxonomy numbers and keywords. It is also proved that the classification number-keyword multi-co-occurrence analysis has more advantages than the traditional single co-occurrence analysis method.
【作者單位】： 河南科技大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金青年項目(14CTQ018) 河南省高�？萍紕�(chuàng)新人才支持計劃(人文社科類)(2017—cxrc—001)
【分類號】：G353.1

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本文編號：1950376