【摘要】：[目的/意義]作者耦合分析是繪制科學(xué)知識(shí)圖譜和了解學(xué)科結(jié)構(gòu)一種重要方法,主要使用了作者間共同引用相同參考文獻(xiàn)的篇數(shù)來進(jìn)行定義。傳統(tǒng)作者耦合分析算法較為多樣,包括簡單計(jì)算法、最小值計(jì)算法和組合計(jì)算法等,其中以最小值計(jì)算法最為精確。然而,盡管傳統(tǒng)作者耦合分析能夠探測出學(xué)科前沿,但因?yàn)樵季仃囕斎胄畔⒘枯^小,其繪制出的圖譜包含的內(nèi)容和效度都較為有限。該文類比作者共引分析中的改進(jìn)研究,嘗試在基于最小值計(jì)算法的基礎(chǔ)上融入原文和引文的發(fā)表時(shí)間信息,對(duì)傳統(tǒng)作者耦合分析方法進(jìn)行改進(jìn)。[方法/過程]使用了包括網(wǎng)絡(luò)分析在內(nèi)的實(shí)證研究,繪制了不同方法下的科學(xué)知識(shí)圖譜,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了評(píng)估。[結(jié)果/結(jié)論]結(jié)果顯示,融入原文和引文發(fā)表時(shí)間信息的作者耦合分析方法能展示出更多細(xì)節(jié)信息,圖譜的聚類效果也較傳統(tǒng)方法更優(yōu)。
【圖文】：

嗟?00位學(xué)者，但按照發(fā)文量降序排列后排名第100位到第116位的作者發(fā)表了相同數(shù)量的論文，因此本文后續(xù)的研究均基于這116名作者進(jìn)行。隨后，本文按照如前所述的兩種方法，分別進(jìn)行了傳統(tǒng)作者耦合分析和結(jié)合發(fā)文時(shí)間信息的耦合分析，構(gòu)建了原始矩陣，并使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)進(jìn)行了相關(guān)矩陣轉(zhuǎn)化。此外，本文還進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)分析及知識(shí)圖譜的可視化，并使用MDS測度分析［2］和準(zhǔn)確率分析［19］兩種方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)分析的結(jié)果進(jìn)行了評(píng)估。3．2網(wǎng)絡(luò)分析本文使用Gephi軟件［20］進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)分析與知識(shí)圖譜的可視化表示。圖1和圖2分別表示了傳統(tǒng)作者耦合分析和綜合發(fā)文時(shí)間信息的作者耦合分析的知識(shí)圖譜。在兩圖中，我們均使用了ForceAtlas2布局算法［21］，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一位作者。兩個(gè)作者之間距離越近代表關(guān)鍵詞耦合頻次越高，，距離越遠(yuǎn)意即關(guān)系疏離。由于本文的目的并非找出“明星作者”［8］，因而我們沒有按照作者的總引用次數(shù)區(qū)別所有節(jié)點(diǎn)的大小，也沒有用特殊顏色標(biāo)注出“明星作者”。圖1傳統(tǒng)作者耦合分析知識(shí)圖譜［18］圖2綜合發(fā)文時(shí)間信息的作者耦合分析知識(shí)圖譜從聚類的數(shù)量角度看，圖1將所有作者聚為A、B、C三類，分別代表信息檢索理論和數(shù)據(jù)科學(xué)、信息檢索系統(tǒng)、信息檢索應(yīng)用這三個(gè)信息檢索的子領(lǐng)域;圖2則將所有作者聚為A、B、C、D四類，分別代表數(shù)據(jù)庫、多媒體信息檢索和醫(yī)藥信息檢索、信息檢索理論與信息檢索行為、信息檢索系統(tǒng)。以往的研究［16，18］曾將信息檢索分為五個(gè)子領(lǐng)域，他們的研究結(jié)果與本文結(jié)合時(shí)間信息的作者耦合分析方法得出的結(jié)果類似。聚類數(shù)量的增多說明結(jié)合發(fā)文時(shí)間信息的作者耦合分析在知·150·情報(bào)雜志第36卷

0位學(xué)者，但按照發(fā)文量降序排列后排名第100位到第116位的作者發(fā)表了相同數(shù)量的論文，因此本文后續(xù)的研究均基于這116名作者進(jìn)行。隨后，本文按照如前所述的兩種方法，分別進(jìn)行了傳統(tǒng)作者耦合分析和結(jié)合發(fā)文時(shí)間信息的耦合分析，構(gòu)建了原始矩陣，并使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)進(jìn)行了相關(guān)矩陣轉(zhuǎn)化。此外，本文還進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)分析及知識(shí)圖譜的可視化，并使用MDS測度分析［2］和準(zhǔn)確率分析［19］兩種方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)分析的結(jié)果進(jìn)行了評(píng)估。3．2網(wǎng)絡(luò)分析本文使用Gephi軟件［20］進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)分析與知識(shí)圖譜的可視化表示。圖1和圖2分別表示了傳統(tǒng)作者耦合分析和綜合發(fā)文時(shí)間信息的作者耦合分析的知識(shí)圖譜。在兩圖中，我們均使用了ForceAtlas2布局算法［21］，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一位作者。兩個(gè)作者之間距離越近代表關(guān)鍵詞耦合頻次越高，距離越遠(yuǎn)意即關(guān)系疏離。由于本文的目的并非找出“明星作者”［8］，因而我們沒有按照作者的總引用次數(shù)區(qū)別所有節(jié)點(diǎn)的大小，也沒有用特殊顏色標(biāo)注出“明星作者”。圖1傳統(tǒng)作者耦合分析知識(shí)圖譜［18］圖2綜合發(fā)文時(shí)間信息的作者耦合分析知識(shí)圖譜從聚類的數(shù)量角度看，圖1將所有作者聚為A、B、C三類，分別代表信息檢索理論和數(shù)據(jù)科學(xué)、信息檢索系統(tǒng)、信息檢索應(yīng)用這三個(gè)信息檢索的子領(lǐng)域;圖2則將所有作者聚為A、B、C、D四類，分別代表數(shù)據(jù)庫、多媒體信息檢索和醫(yī)藥信息檢索、信息檢索理論與信息檢索行為、信息檢索系統(tǒng)。以往的研究［16，18］曾將信息檢索分為五個(gè)子領(lǐng)域，他們的研究結(jié)果與本文結(jié)合時(shí)間信息的作者耦合分析方法得出的結(jié)果類似。聚類數(shù)量的增多說明結(jié)合發(fā)文時(shí)間信息的作者耦合分析在知·150·情報(bào)雜志第36卷

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本文編號(hào)：2568229