探索天然產(chǎn)物領(lǐng)域研究熱點(diǎn)可以為新藥研發(fā)、中醫(yī)藥、植物學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的研究人員指引研究方向。本研究首先利用爬蟲從PubMed數(shù)據(jù)庫(kù)采集了2019年以來(lái)10個(gè)天然產(chǎn)物權(quán)威雜志刊載的所有文獻(xiàn)信息,數(shù)據(jù)清洗后得到2 278篇文獻(xiàn)、8 539個(gè)關(guān)鍵詞;之后利用Python編程統(tǒng)計(jì)詞頻,對(duì)Top100的高頻詞進(jìn)行同義詞合并處理,得到77個(gè)高頻詞并繪制詞云圖展示;為了挖掘熱點(diǎn)研究方向,后續(xù)又從高頻詞集中剔除了不能反映熱點(diǎn)研究方向的詞語(yǔ),得到31個(gè)熱點(diǎn)關(guān)鍵詞;隨后建立共詞矩陣、相異矩陣,并利用層次聚類法進(jìn)行分析。論文研究方法可以為其他領(lǐng)域探尋熱點(diǎn)研究方向提供參考。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)新藥雜志. 2020,29(12)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

熱點(diǎn)關(guān)鍵詞共詞聚類樹圖

利用Python中的WordCloud包進(jìn)行詞云圖繪制。首先用2個(gè)空格鍵連接所有去重前的關(guān)鍵詞使之成為一個(gè)字符串,將語(yǔ)義明顯相同或相似的關(guān)鍵詞替換成同一個(gè)單詞,將其作為WordCloud函數(shù)的輸入數(shù)據(jù);最后,將WordCloud的參數(shù)max_words調(diào)整為77并適當(dāng)修改其他參數(shù),使詞云圖中最多顯示77個(gè)關(guān)鍵詞。繪制的詞云圖如圖1所示。1.4 結(jié)果分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3295590