基于知識(shí)圖譜的學(xué)科主題識(shí)別方法研究是結(jié)合多種計(jì)量學(xué)方法與科學(xué)知識(shí)圖譜技術(shù),深入研究分析學(xué)科知識(shí)體系的結(jié)構(gòu)關(guān)系,辨識(shí)和探測(cè)學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)主題及其變化趨勢(shì)的方法研究,以期更好地幫助科研人員更好地從大規(guī)模科技文獻(xiàn)中迅速掌握學(xué)科結(jié)構(gòu)與熱點(diǎn)主題,成為新環(huán)境下科技決策者有效開展科技管理工作的新手段和新途徑。本文研究工作主要包括以下四個(gè)方面:(1)對(duì)學(xué)科主題識(shí)別理論及方法加以總結(jié)、梳理和提煉,改進(jìn)了現(xiàn)有的主題識(shí)別分析流程,為后期研究奠定了理論基礎(chǔ)。(2)研究了學(xué)科領(lǐng)域分析數(shù)據(jù)集構(gòu)建的方法。創(chuàng)新性提出了一種基于期刊關(guān)系的構(gòu)建學(xué)科領(lǐng)域分析數(shù)據(jù)集的方法,包括分析模型與分析流程的構(gòu)建以及期刊關(guān)系分析中涉及的關(guān)鍵技術(shù)研究。(3)探討了學(xué)科主題識(shí)別的方法。對(duì)關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)的處理方法進(jìn)行了研究改進(jìn),創(chuàng)新性地提出了一種基于詞頻、詞量、累積詞頻占比三者關(guān)系,依據(jù)不同詞集實(shí)際分布規(guī)律和特點(diǎn),動(dòng)態(tài)確定高、中、低頻詞的閾值,劃定高、中頻詞作為共詞分析的詞集范圍的方法。同時(shí)還創(chuàng)新性地提出了一種基于核心詞、突變?cè)~、新生詞對(duì)領(lǐng)域中核心主題、一般主題、新興主題的變化趨勢(shì)進(jìn)行追蹤的方法,綜合運(yùn)用了詞頻分析、共詞分析、聚類分析和知識(shí)...

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖4-4關(guān)聯(lián)強(qiáng)度及余弦系數(shù)隨詞組詞頻變化的情況

圖4-4關(guān)聯(lián)強(qiáng)度及余弦系數(shù)隨詞組詞頻變化的情況Figure4-4Thestrengthofcorrelationandcosinecoefficientchangeswiththewordsfrequency另外，從詞對(duì)相關(guān)度測(cè)量的角度對(duì)比可知，余弦系....

圖5-186種期刊文獻(xiàn)耦合矩陣（部分）

a97WEEDSCI6449998a37GRASSFORAGESCI3046125a64MOLPLANTMICROBEIN64322953a30EURJPLANTPATHOL30022546a71PHYSIOLPLANTARUM64318....

圖5-2因子分析解釋方差（部分）

5.3.3期刊關(guān)系圖譜構(gòu)建5.3.3.1因子分析通過對(duì)作物學(xué)科相關(guān)86種期刊的耦合矩陣導(dǎo)入SPSS并進(jìn)行主成分因子分析后，共提取出11個(gè)因子，累計(jì)方差達(dá)到83.198%，即11個(gè)導(dǎo)出主成分因子就能夠比較好地解釋原有變量所包含的信息了，同時(shí)也意味著可以將86....

圖5-3因子分析碎石圖

圖5-3因子分析碎石圖Figure5-3Thegravelmapoffactoranalysis圖5-4因子分析旋轉(zhuǎn)成份矩陣（部分）

本文編號(hào)：3922093