基于支持向量机和改进粒子群算法的科学前沿预测模型研究

【目的/意义】识别科学研究前沿主题,预测未来发展趋势。【方法/过程】首先利用主题概率模型识别出论文、 专利及基金项目多源数据中的科学前沿主题;考虑研究前沿主题演化的复杂性和非线性的特点,利用机器学习算 法和支持向量机模型预测主题发展趋势,并采用改进后的粒子群算法对模型参数进行优化,以提高传统支持向量 机模型在处理非线性、小样本等数据上的预测准确度。【结果/结论】实验对比发现,本方法对于研究前沿主题的预测 准确度较高,准确识别出石墨烯领域未来发展趋势。     

基于主题挖掘模型的跨学科性研究主题及其演化研究

【目的/意义】跨学科是当今科学发展的显著特征,以跨学科研究特征为主的跨学科性研究探索,不仅为厘 清跨学科研究主题提供重要线索,而且为跨学科研究管理和评价提供依据。【方法/过程】以跨学科性研究为研究对 象,借助Coherence Score与LDA相结合主题挖掘模型识别跨学科性研究的主要主题,并通过文献计量法从宏观和 微观层次探索跨学科性研究演化特征。【结果/结论】结果显示,对跨学科研究的跨学科性评估正处于快速发展期, 跨学科研究不仅来源于社会科学、生态学等学科跨界探索的内在驱动,也源于气候变化、生态环境脆弱性等复杂问 题的外在驱动;跨学科研究评价指标与方法复杂综合,融合大数据、人工智能等新技术是发展趋势;多种形式的跨 学科教育与科研合作是促进跨学科研究落实的根本。【创新/局限】多维剖析跨学科性研究热点与未来发展趋势,为 国家科技政策制定和科学研究者开展相关研究提供参考。     

数据隐私风险的时序主题关联和演化路径研究

【目的/意义】分析数据隐私风险的时序主题关联，理清热点主题的演化路径，探索有温度的数据隐私风险治理。【方法/过程】基于WOS核心合集和Scopus数据库收录的数据隐私风险领域相关文献，通过LDA主题模型将文本按照时间片切分，并识别各时间片的研究主题；再通过余弦相似度计算分析相邻时间片主题的时序关联，梳理主题演化路径并探索研究前沿。【结果/结论】数据隐私风险研究的关注点逐渐从对识别、评估和缓解数据隐私风险技术本身的关注，转向对平台、算法和场景整体性情境的关注，这需要通过数字伦理、法律和社会等方面共同助力形成负责任的技术，以期构建数字信任环境。【创新/局限】本研究对跨学科和跨领域的数据隐私风险研究的演化路径进行梳理，探索数据隐私风险治理的有效路径。未来可进一步细化不同时期的主题，并深入分析不同时间片的新兴技术对数据隐私风险的影响。     

融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与演化分析——以“大数据领域”为例

【目的/意义】探测特定领域政策文本语义主题,揭示我国政策部署领域与未来发展趋势。【方法/过程】提出 一种融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与可视化方法,采用DTM模型实现政策文本的时 序切割和主题建模,利用深度学习Word2vec算法中Skip-gram词嵌入技术可以对上下文词汇进行有效预测,增强 其语义表达性和政策解释性,以更为准确地揭示我国公共政策的部署重点。【结果/结论】实验表明本文提出的方法 对于公共政策主题识别和政策文本量化具有更好的知识抽取和语义表达能力,对我国公共政策挖掘和信息揭示具 有良好的揭示。【创新/局限】提出融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模方法,一定程度上提 升了政策文本的主题语义表达,未来考虑利用深度学习技术如LSTM算法、BERT模型等识别政策中的领域知识单 元和语法结构。     

新兴技术视域下潜在竞争对手识别研究 ——以智能驾驶领域为例

【目的/意义】诸多知名企业由于没有意识到新兴技术的发展趋势,忽略了未来可能对自身造成威胁的潜在 竞争对手,最终陷入破产境地。目前缺乏从新兴技术视角开展的潜在竞争对手识别研究。【方法/过程】在文献调研 的基础上,对潜在竞争对手识别的内涵进行分析,并构建新兴技术视域下潜在竞争对手识别流程。识别流程涵盖 预处理专利数据、新兴技术识别和潜在竞争对手识别三个步骤,涉及LDA主题模型构建、新兴技术指标体系建立和 技术知识存量计算等关键问题。【结果/结论】以智能驾驶领域为例,证明了基于新兴技术开展潜在竞争对手识别具 有一定的可行性,期望本方法能够为领先企业识别潜在竞争对手提供决策支持。【创新/局限】创新性地将新兴技术 识别与潜在竞争对手识别相结合,丰富潜在竞争对手识别理论与方法。     

中外图情领域大数据近十年（2007-2016） 研究现状与发展趋势分析

【目的/意义】为揭示中外图书情报领域对大数据研究的现状和发展趋势,挖掘研究热点主题及其演化过 程。【方法/过程】文章统计分析了近十年图情领域大数据研究的论文发文数量、核心机构和核心作者等指标,采用 文本数据挖掘的方法识别出不同领域时期的研究热点主题,并分析了随时间的推移研究主题的演变情况。此外, 论文还对比分析了中外图情领域研究主题的相关性和差异性,展现出中外图情领域对大数据研究的联系和区别。 【结果/结论】随着时间的发展,中外大数据研究主题趋于相似。大数据研究主题的趋势向着研究主题多元化,结构 层次鲜明化的方向发展,在未来几年将会有更多新颖的研究主题产生。     

新兴技术内涵特征和识别方法研究进展

【目的/意义】对国内外新兴技术概念和识别方法进行梳理，总结对比各方法的特点和研究中存在的不足，为未来新兴技术识别研究提供多维视角和方法参考。【方法/过程】通过新兴技术与前沿技术、颠覆性技术概念辨析，明确新兴技术的内涵与特征；然后从数据源、识别路径、识别指标、有效性验证等四个层面梳理新兴技术识别方法的特点及优劣。【结果/结论】总结得出新兴技术识别的4方面数据源、2大识别路径、5类识别指标、4种有效性验证方法，未来可进一步探讨新兴技术形成机制、多源数据的融合，改进基于术语的新兴技术识别路径、更细粒度的自动化识别方法，加强识别指标与技术特征的关联解释，完善识别结果的有效性验证等。【创新/局限】全面系统对新兴技术识别方法进行归纳梳理，从主题和术语两类识别单元归纳新兴技术识别路径机理及方法模型，有利于为新兴技术识别提供不同维度的研究思路。     

基于扎根理论的高价值专利评估与识别研究综述

【目的/意义】高价值专利识别与培育是我国知识产权强国建设的重要环节,全面解读领域研究概况与进展 能够为科研和从业人员提供借鉴。【方法/过程】综合运用扎根理论和 NVivo 分析工具,通过领域主题的程序化编 码,识别出高价值专利评估与识别研究的重要主题,并从时间维度进行分析和综述。【结果/结论】专利质量与专利 价值是一对相互交融的概念,高价值专利可以从经济价值、市场价值、战略价值和法律价值等维度来衡量;高价值 专利评估数据主要来源于专利案例、专利数据库和专利行业数据;专利价值评估与识别研究主要涵盖三大主题：专 利价值的市场评估分析、专利价值影响因素及作用机理、专利价值评估指标组合与模型构建。【创新/局限】扎根理 论能够系统梳理领域的重要研究主题和进展,未来可以通过科学知识图谱动态展示领域科研合作态势、研究热点 与前沿,以及从实践的角度分析高价值专利评估与识别的典型案例。     

融合去噪技术和动态主题数的新闻话题分析框架研究

【目的/意义】使用聚类技术在话题分析之前对文本集中的噪声文本进行识别筛查,并采用文档相似度分布 及困惑度等对去噪和建模效果加以检验。【方法/过程】在提高文本集质量之后,借助LDA概率主题模型对新闻文本 集进行话题抽取,通过计算相似度为不同时间窗口下的主题建立联系,挖掘热点话题及其演化规律。【结果/结论】 将本方法应用于2014 年度电商类新闻,得到的结果与同年度新华网经由人工评选出的电商热点新闻主题相比较, 证明本方法的准确性。     

生命周期视角下医学信息学科的主题识别与演化研究

【目的/意义】云计算的普及使得MI学科受到学术界的持续关注，对MI主题识别与演化的分析可以揭示历史演化，有助于发现人们关注的问题，预见该领域的未来发展。【方法/过程】本文利用潜狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）主题模型对web of science(WOS)数据库中与MI相关的主题进行识别和挖掘，并利用生命周期理论、变异系数法、Kullback-Leibler divergence(KL)等理论和方法绘制出MI研究主题的演化路径。【结果/结论】研究结果表明，MI的研究主题正逐渐向方法、技术和实践的研究方向发展，医疗数据分析、临床数据挖掘、健康信息技术等新兴技术和应用方向将成为未来MI学科的研究热点。【创新/局限】本文从生命周期视角对全球范围内医学信息学学科的主题演化进行挖掘和分析，为该学科未来的发展提供借鉴，但并没对各地区分别进行分析，因此存在一定的局限性。     

学科研究主题发展等级划分与趋势预测方法——以我国智慧图书馆研究为例

【目的/意义】主题发展等级划分是信息组织研究的基础性问题,也是科研人员和科研管理部门进行研究选 题和学科服务的重要工作,对学科研究主题进行高效的发展等级划分与趋势预测,能够帮助相关科研人员和机构 把握学科领域研究态势,准确做出科研决策。【方法/过程】本文结合主题模型、Sen’s斜率估计法、Mann-Kendall法、 指数平滑法,提出一种学科研究主题发展等级划分与趋势预测方法。首先,在主题识别的基础上,形成主题发文度 和主题引文度两个指标,并参考波士顿矩阵对学科研究主题发展等级进行划分;然后,融合研究主题发文量、被引 量和下载量,形成主题热力度指标,采用指数平滑法对研究主题未来发展态势进行预测。【结果/结论】以我国“智慧 图书馆”研究的实验表明,本文所提方法能够对学科领域研究主题进行全方位、细粒度地发展等级划分和趋势预 测。【创新/局限】本文所提方法对其他学科研究主题的分析具有普适性,为实现动态情报分析提供了新的视角,局 限在于需要提高主题建模的可解读性,并进一步优化趋势预测方法。     

学术期刊跨学科性与影响力的关系研究——以CSSCI图情档期刊为例

【目的】基于内部知识结构探索学术期刊跨学科性与其影响力的关系,为期刊发展及学者提供参考。【方法】以CSSCI图情档期刊为例,计算其知识多样性、知识均匀性、跨学科程度及影响力指标;进行时间序列分析,研究发展趋势;采用回归分析探索期刊跨学科性及影响力之间的关系。【结果】期刊知识多样性逐年升高,表明各期刊研究主题多元化程度逐渐提升;知识均匀性表现出较大差异,76%的期刊的知识均匀性呈下降趋势,表明大部分期刊形成优势主题并积极吸纳更多主题;跨学科程度逐年升高,期刊知识整合及创新性不断增强。【结论】期刊的知识多样性和跨学科程度显著正向影响期刊影响力;知识均匀性与跨学科程度存在相关性,但具体表现需要进一步探索。期刊应注重学科知识多元化发展,提高优势学科内容与其他学科知识的整合程度,以促进期刊的健康发展。     

基于专利主题演化的颠覆性技术识别研究——以类脑智能领域为例

【目的/意义】颠覆性技术具有隐蔽性和突变性，而技术主题在演化过程中会释放颠覆性趋势产生的早期信号，本文提出一种基于专利主题演化的颠覆性技术识别方法。【方法/过程】首先，基于S曲线法判断技术生命周期；其次，综合运用文本挖掘和社会网络分析方法识别技术主题的演化事件；最后，定义新主题出现、原主题趋热和多主题融合三类突变情况，用于识别具有颠覆性潜力的技术主题。【结果/结论】通过类脑智能领域专利实证，发现六个新出现主题、四个趋热型主题和六个融合型主题，通过专家判读，证明了所提方法的有效性，同时筛选出五项主题作为最终预测结果。【创新/局限】本文基于动态社区发现算法对技术主题的演化特征进行分析，进而基于主题突变性筛选颠覆性技术，但数据来源较为单一，将在未来研究中加以扩充。     

基于引文网络结构变换的大数据研究前沿预测

【目的/意义】对大数据知识领域的研究前沿及未来发展趋势进行预测。【方法/过程】利用引文网络结构变 换模型方法,通过 CiteSpace信息可视化软件工具,对下载于 Web of Science检索平台的大数据研究领域文献进行分 析,绘制文献共被引和引文结构变换知识图谱,分别从共被引文献和施引文献的视角,对大数据领域的研究前沿和 未来发展趋势进行预测。【结果/结论】预测出了对学科发展具有潜在影响力、交叉属性最强、对中心度影响最大的 文献以及相关研究主题。这种分析方法,避免了从施引文献或被引文献的单一角度分析知识领域研究前沿的不 足,对系统地分析知识领域的前沿,预测未来潜在变化趋势具有一定的参考价值。     

我国信息行为研究动态及发展趋势研究

【目的/意义】通过对近 5年我国信息行为研究动态及发展趋势进行分析,掌握国内研究前沿及发展方向。 【方法/过程】运用文献分析和CiteSpace软件,对近5年我国信息行为研究动态及未来研究趋势进行分析。【结果/结 论】总结出医疗健康情境、生活情境、工作情境及社交媒体情境四个情境下的研究热点;归纳出扩充及细化研究群 体、注重研究理论与模型、注重研究方法、关注医疗健康领域及关注社交媒体的应用 5个未来研究趋势。【创新/局 限】未来将对国外信息行为研究动态及发展趋势进行研究,并与国内进行对比。     

多源信息视角下的多指标新兴技术主题识别研究——以智能网联汽车领域为例

[目的/意义]为提高新兴技术主题识别的全面性、准确性,在专利、论文信息的基础上,融入舆情信息,提出一种复合型的新兴技术主题识别方法,以期能为微观层面新兴技术主题识别方法的研究提供参考。[方法/过程]面向专利、期刊论文、学位论文、会议论文、舆情共5种不同的科技文献类型,运用LDA模型从多源异构文本中获取主题词,并进行融合分析,提取候选新兴技术主题;设计识别指标体系,弥补现有指标体系缺乏未来前景相应指标的不足;运用CRITIC法进行综合评价,确定最终的新兴技术主题。[结果/结论]以智能网联汽车为实验对象,成功识别出多传感器融合信息技术这项新兴技术,实验结果与业界分析保持一致,说明多源信息视角下的多指标新兴技术主题识别方法能有效地对多源异构文本开展新兴技术的主题识别。     

跨地域科研协作研究进展

[目的/意义]通过系统梳理国内外跨地域科研协作研究文献,为该领域的研究提供参考。[方法/过程]首先采用文献计量分析、内容分析等方法,在识别当前文献主题特征的基础上,围绕协作过程对现阶段跨地域科研协作研究进展进行概述;然后从研究样本、研究策略出发展开多维度评述;最后提出对未来研究的展望。[结果/结论]目前跨地域科研协作研究主题集中在动因研究、网络研究和绩效研究3个方面;研究样本以期刊论文、专利数据为主,科技政策、案例文本为辅;相关文献主要采用网络分析策略、统计分析策略和地理信息分析策略开展研究。下一步跨地域科研协作研究应关注各研究主题的多维深入探讨、研究样本的多样化以及与地理信息分析理论技术的紧密融合。     

国际学术社交网络领域的科研合作态势与研究向度分析

【目的/意义】研究国际学术社交网络领域的发展特征、科研合作态势与研究向度，为我国学术社交网络领域的研究与发展提供启示。【方法/过程】从国家、学科、作者三个视角对国际学术社交网络领域的研究力量展开研究，综合分析其科研合作态势，提炼目前国际学术社交网络领域的研究向度并总结未来发展趋势。【结果/结论】国际学术社交网络研究呈现围绕多个权利中心聚集的多国家合作、多学科融合特征，中国、美国、英国是该领域研究的重要国家，计算机科学、信息科学与图书馆学是该领域研究的重要学科；科研管理评价、用户采纳、信息推荐是目前该领域的主要研究方向，基于学术社交网络交互的学术评价和人才发现将是新兴研究热点。【创新/局限】借助可视化工具，从国家、学科、作者、主题等不同维度系统梳理了国际学术社交网络领域的研究现状并探讨其未来发展趋势。     

基于文献计量的职业教育信息资源管理研究综述

【目的/意义】全面系统地对信息资源的相关研究进行梳理,勾勒出信息资源管理领域的发展态势。【方法/ 过程】采用科学文献计量的研究方法,使用CiteSpace等研究工具对CNKI收录的2009年至今近10年的324篇博硕、 期刊文献的年份数量、主题、关键词进行计量分析。【结果/结论】全面梳理了职业教育信息资源管理的主要内容及 研究方向,对职业教育信息资源管理未来的发展趋势进行了分析,并提出了未来发展策略。     

基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测研究

[目的/意义]预测社科领域在未来有发展潜力的研究主题对于科研工作者寻找新的学科增长点和政府部门优化资源配置至关重要。文章提出一种基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测框架,以期丰富和完善主题预测研究的方法体系。[方法/过程]首先,使用BERT模型和UMAP算法对文本进行语义表示和向量降维,再通过动态主题模型对嵌入向量进行聚类,从而获得全局主题;其次,构建新兴主题指标计算公式,基于Neural Prophet模型和非参数检验方法预测新兴主题;最后,通过划分时间窗将全局主题细化为多个局部主题,以定位最近时间段的新兴词汇。[结果/结论]选取“人口老龄化”领域的学术论文和报纸进行实证研究,并采用资料验证法进行方法有效性分析,结果表明该方法能够快速准确地预测社科领域中的新兴主题。