【摘要】：[目的/意義]共引分析和共詞分析是探測領(lǐng)域研究熱點問題常用的文獻計量學方法,但是這兩種方法都存在一定的局限性。而且,現(xiàn)有研究對共現(xiàn)聚類結(jié)果的解讀缺乏客觀性。針對存在的問題,借鑒超網(wǎng)絡(luò)理論進行改進研究。[方法/過程]選擇最新發(fā)表而且最受關(guān)注的論文作為樣本,提取標識文獻內(nèi)容的特征詞,構(gòu)建超網(wǎng)絡(luò)模型,根據(jù)樣本相似度進行聚類分析,計算特征詞的描述能力、鑒別能力,識別出聚類主題好的描述符,增強聚類結(jié)果解讀的客觀性。[結(jié)果/結(jié)論]實證分析結(jié)果表明,這種方法能夠區(qū)分特征詞在各個聚類主題中的重要性,有利于提高研究人員對聚類結(jié)果解讀的客觀性和準確性。
[Abstract]:[objective / meaning] Co-citation analysis and co-word analysis are commonly used bibliometric methods in the field of detection of hot issues, but both methods have some limitations. Moreover, the existing research lacks objectivity in the interpretation of co-occurrence clustering results. In view of the existing problems, the hypernetwork theory is used for reference to improve the research. [methods / process] select the latest published and most concerned papers as samples, extract the feature words that identify the content of the literature, construct the hypernetwork model, cluster analysis according to the similarity of the samples, calculate the description ability of the feature words, identify the descriptive characters of the clustering topics, and enhance the objectivity of the interpretation of the clustering results. [results / conclusion] the results of empirical analysis show that this method can distinguish the importance of feature words in each clustering topic, and is helpful to improve the objectivity and accuracy of researchers' interpretation of clustering results.
【作者單位】： 聊城大學圖書館;
【分類號】：G353.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2509307