【摘要】：傳統(tǒng)的共引分析利用論文之間的共引次數(shù)作為對論文關聯(lián)程度的表示具有合理性以及有效性,從而成為一種有效的文獻分析方法,在情報領域得到了廣泛應用。隨著理論與應用的發(fā)展,人們根據(jù)應用過程中面臨的問題對關聯(lián)程度衡量的指標進行改進和調(diào)整,可以利用多個指標進行更全面的衡量,如利用共引次數(shù)、相同參考文獻數(shù)、相同作者數(shù)和相同關鍵詞數(shù)這四個指標綜合起來進行衡量。而僅用四個指標對文獻關聯(lián)程度揭示時,若這四個指標均相同則對文獻關聯(lián)程度的揭示是有限的,因此本文引入Jaccard指數(shù)對指標值進一步細化,以期對論文關聯(lián)程度進行更為準確的衡量。具體做法是以共引次數(shù)、相同參考文獻數(shù)、相同作者數(shù)以及相同關鍵詞數(shù)為基礎,引入被引Jaccard指數(shù)和參考Jaccard指數(shù),從文獻對的六個衡量指標出發(fā)分別考慮指標直接綜合的關聯(lián)程度和基于樣本的關聯(lián)程度兩種情況,根據(jù)得到的關聯(lián)程度表達式或關聯(lián)程度期望值表達式的基礎之上可以得到非樣本論文在這兩種衡量方法下關聯(lián)程度的值,進一步利用共引分析的一般處理過程對論文結構進行分析,并且與關聯(lián)程度衡量方法調(diào)整之前的文獻結構關系進行比較。
【圖文】：

55.1指標直接綜合的關聯(lián)程度聚類

基于樣本的關聯(lián)程度聚類圖
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：G353.1

【參考文獻】

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本文編號：2588710