主题-主题关联的学科知识网络构建与演化分析

【目的/意义】构建主题-主题关联的学科知识网络,从主题之间语义关联角度度量主题在学科知识网络中 的影响力,分析学科知识结构演化规律,为热点、前沿主题探测提供方法支撑。【方法/过程】基于 LDA主题模型抽取 学科领域研究主题,利用主题在科学文献中的共现关系构建主题-主题关联的学科知识网络,并提出主题影响力概 念和度量方法;基于复杂网络结构分析方法对学科领域生命周期内主题-主题关联的学科知识网络进行演化分 析。【结果/结论】实证分析表明主题的网络影响力是主题强度、被学者关注度等外部特征指标的有力补充,可用来 探测热点、前沿主题。同时,学科知识结构随着学科领域的发展表现出较强的小世界网络特征。     

整合主题的学科知识网络构建与演化分析框架研究

【目的/意义】当前,对学科研究前沿的挖掘和探测成为学科知识创新服务的重要支撑。本文从整合主题的 视角出发,提出了学科知识网络构建与演化分析的框架,通过该框架实现学科研究前沿的挖掘和探测。【方法/过 程】整合主题的学科知识网络构建与演化分析框架主要包括三个部分。一是,基于主题挖掘与主题语义关联计算 相结合的视角,提出了整合主题的学科知识网络构建流程;二是,基于复杂网络结构分析理论提出了整合主题的网 络结构演化分析方法,以挖掘和探测前沿主题;三是,基于复杂网络演化建模与多 agent系统仿真建模方法,提出了 整合主题的学科知识网络演化建模框架,通过演化建模探索学科知识结构的演化机理。【结果/结论】以上整合主题 的学科知识网络构建流程和演化分析、演化建模框架,形成了“主题挖掘→网络构建→结构演化→仿真建模”的研 究新思路,为学科知识创新服务提供了新的方法与工具。     

学术交叉领域的双向聚类及主题关联特征分析

【目的/意义】为了发现交叉学科领域学术群及前沿研究主题,更有效地揭示交叉领域研究的核心研究者, 进一步发现核心学者与前沿主题之间的关联特征,促进国家重大交叉科研项目的合作攻坚,发现潜在的合作前景 并有效组织前沿重大交叉合作团队。【方法/过程】就地理信息领域内的关键词、作者、文献、期刊以及机构等信息进 行分析,采用双聚类分析的方法,实施了作者与主题的双向聚类分析。以此为基础研究了高产作者与研究主题的 关联特征,揭示出作者与主题间的关联关系。【结果/结论】结果表明,双向聚类方法具有突出的研究效果,既发现了 领域核心学术群体,又发现了前沿主题。进一步的关联分析发现核心学者群与前沿主题之间的关联特征,从而可 挖掘出隐性的跨学科主题与学者之间的关联。【创新/局限】从横向（研究者）与纵向（研究主题）两个方面进行双向 聚类分析,并同时考察两方面的关联是本文的创新之处。     

学术社交网络中iSchool高影响力科研成果特征分析

【目的/意义】学术社交网络为科研成果交互分享提供了平台支撑,针对平台中高影响力成果的特征分析, 有助于拓展高影响力成果研究维度,为平台优化及用户合理利用提供参考。【方法/过程】本文选择学术社交网络中 iSchool成员的8449篇高影响力成果作为研究样本,从年份、刊物、作者3个视角探究其分布特征,并应用时间序列 聚类方法归纳影响力变化模式及规律。【结果/结论】来源年代近、刊物质量好、合作意愿强为多数学术社交网络中 高影响力成果的共有特点,虽存在部分高质高产的核心作者但作者来源整体分散,经典成果同样能在平台中保持 并延续其高关注度。高影响力成果影响力变化呈现出线性增长型、趋向饱和型、趋向衰退型和热点猛增型4种模 式,主要体现了科研成果借助学术社交网络提升和发挥持续影响力的整体趋势。【创新/局限】本文创新点为分多维 度揭示科研成果特征,利用时间序列聚类分析方法归纳指标变化规律,丰富基于资源层面的学术社交网络用户行 为研究。     

中国学者在国际图书情报学领域的研究测度

【目的/意义】探讨 21 世纪中国学者在国际图书情报学的科研状况。【方法/过程】基于 SSCI 及 SCI-E 中 2001-2016年间该领域的相关文献数据,运用科学计量方法与指标和社会网络分析技术等,整合质与量两个视角, 从年度状况、合作模式、载文期刊、研究热点网络等进行测度。【结果/结论】研究表明,愈演愈烈的多人合作是该领 域科研产出二次项增长态势的主要推力;科学影响力的国际合作地域与作者规模呈现不均衡发展。     

综合信息计量视角下的期刊评价指标体系研究

【目的/意义】采用综合计量指标进行期刊评价,避免了传统学术指标评价维度单一的局限性,另一方面也 可以系统测量期刊的综合水平。【方法/过程】以期刊学术评价指标为基础,增加期刊网络社媒指标和引文网络指 标,构建期刊传统学术影响力、网络社媒影响力、引文网络影响力三个维度之间的结构方程模型,探索期刊评价指 标之间的内在联系。【结果/结论】通过模型计算,各指标之间确实存在着一定的结构关系。基于指标间的路径系数 得到期刊传统学术影响力、网络社媒影响力、引文网络影响力的计算模型,借助天际线算法的思路,筛选出三家图 书情报领域内的优秀期刊,同时也挖掘出部分具有发展潜能的重要期刊。     

基于显性-隐性二元关系的学术社区发现方法研究

【目的/意义】针对当前基于合作网络的学术社区识别方法中存在的问题,为了进一步提高学术社区的识别 质量,研究学术社区和学术派系的演变规律。【方法/过程】在现有社区识别算法的基础上,提出了基于显性-隐性二 元关系的学术社区识别方法,通过对象间的合作关系和研究主题的相似性关系构建二元关系并根据其具体系数分 布,将此二元网络切分为强关系、弱关系、中强关系和中弱关系四个子网络,并分别识别其中的学术社区。【结果/结 论】通过对比社区发现算法中的模块度判别指标的计算结果,基于该二元关系的学术识别方法在强关系网络中的 模块度达0.9922,同时在除弱关系之外的其他子网络中的社区识别结果也优于单一关系的社区识别结果,结果表明 该方法在社区识别中是有效的,且效果较好。     

基于用户相似度与信任度的虚拟学术社区中学者推荐研究

【目的/意义】研究从用户节点和网络全局两个视角出发,基于用户相似度与信任度对虚拟学术社区中学者 进行推荐,提高学者推荐的质量。【方法/过程】首先,利用 LDA 主题模型挖掘学者发表的博文主题,计算博文相似 度;通过学者共同好友比例计算好友相似度;然后将博文相似度和好友相似度融合计算用户相似度;最后,融合用 户相似度和信任度进行学者推荐。【结果/结论】提出虚拟学术社区中基于用户相似度与信任度的学者推荐方法,综 合利用用户节点和网络全局信息,为虚拟学术社区用户进行学者推荐。【创新/局限】从用户节点和网络全局两个角 度进行学者信息融合,有效提高了虚拟学术社区中学者推荐的质量。局限在于本文主要考虑的是学者在网络全局 中的信任度,用户节点间的交互信任关系还有待进一步研究。     

融合主题指纹-引文的方法逻辑：理论阐释与数据呈现

【 目的/意义】从文献实体的多特征数据融合的视角构建基于主题指纹-引文耦合的数据融合理论模型,并 对数据融合过程进行实证分析。【方法/过程】对融合主题指纹-引文的方法逻辑进行理论阐释和数学机理分析,以 乳腺小叶癌为案例呈现文献特征项的数据融合过程,通过主题指纹的类别归属与引文期刊所属JCR学科的对比发 现二者在揭示知识表征方面的功能特征。【结果/结论】融合主题指纹-引文的2-模知识网络能够发挥主题指纹和引 文共同揭示学科主题和知识结构的功能;引文信息表征了研究的学科基础、学科背景等稳定性知识结构信息,主题 指纹代表了学科研究前沿、突变主题、新兴趋势等动态性知识主题信息。【创新/局限】融合主题指纹-引文的理论模 型和分析方法是从数据融合层面将内容分析方法与引文分析方法进行结合的有效尝试,未来的研究将聚焦多模知 识网络构建、网络结构分析和量化测度研究,进一步提高该理论模型在知识服务领域应用的科学性、普适性。     

国内学术资源研究的知识图谱与热点主题

【目的/意义】全面系统地对学术资源的相关研究进行梳理,勾勒出学术资源研究的整体态势和发展趋势, 并对热点主题进行总结分析。【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1998年至今近20年的615篇CSSCI期刊文献的作者、机构、关键词等进行计量分析。【结果/结论】我国学术资源 的研究在经历了快速发展之后逐渐走向成熟;国内学者对学术资源的研究较为分散,没有形成较大的合著网络,但 出现了一些较小的研究主题比较稳定的科研团队;信息安全、开放存取、知识服务、用户行为是学术资源研究的热 点主题等。     

学术APP用户在线评论主题语义关联研究

【目的/意义】针对学术APP评论数据特征，挖掘用户评论语义关联关系，为平台运营者和开发者高效获取 用户需求和关注点提供思路和指导方法。【方法/过程】首先，基于LDA主题模型和GloVe 词向量模型构建学术APP 用户在线评论主题语义关联研究框架，然后，采集超星移动图书馆APP在线评论作为样本数据，通过主题识别获取 用户评论主题并基于词向量相似性得到主题语义关联，最后构建出语义关联主题图谱。【结果/结论】实验结果表明 运用文章提出的思路方法能够有效发现用户评论主题和主题间关联关系并得到主题关联图谱，从而为学术APP平 台运营者完善平台功能提供参考和借鉴。     

近5年国内外情报学研究态势比较分析

【目的/意义】分析近 5年国内外情报学研究态势,有助于情报学学科今后的发展,同时,对相关学者把握情 报学领域研究前沿,更好从事研究工作有着重要的理论和现实意义。【方法/过程】基于数据定量加工和主题定性判 断与选择,从文献计量学角度,利用知识图谱工具,对 CSSCI数据库和 Web of Science核心集收录的近 5年国内外情 报学研究论文的题录及引文数据进行了比较分析。【结果/结论】发现近 5年国内外情报学学科立足实践、与时俱进, 形成了开拓创新、瞄准前沿的的研究特色,但国内外情报学研究既存在相同之处,也存在一定的差异,主要体现在 研究热点、学科贡献度、高影响力作者及作者合作 4个层面,同时提出了我国情报学发展建议。     

时序关联与结构表征视角下的信息隐私研究主题演化研究

【目的/意义】识别信息隐私研究领域的热点主题,梳理主题演化路径。【方法/过程】针对主题识别语义杂乱 等问题,提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法。首先利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型识 别多时间窗口下的文献主题,进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群。在此基础上,从时序关联 维度计算相邻窗口下主题间的相似度,梳理演化路径;从结构表征维度,设计主题新颖度、中心性、影响力等计量指 标,探寻信息隐私前沿和热点主题的演化变迁。【结果/结论】实证分析结果表明,本文方法可以深度挖掘信息隐私 领域研究主题,从宏微观两个维度全面梳理主题的演化路径。研究有利于探测信息隐私研究的前沿。【创新/局限】 综合运用LDA主题模型与共词分析方法绘制主题凝聚子群,从时序演化和结构表征两个维度探寻主题演化路径。 未来研究中有待于引入多种数据源以对比主题差异,有待于引入多元组术语改善主题识别效果。     

基于关键词共现和社区发现的微博热点主题识别研究

[目的]从海量微博舆情信息中准确、高效地发现和挖掘当下的热点主题,以期为政府和企业监控和管理舆情动态提供有价值的参考。[方法]研究首先从维度、特征和度量三方面综合考虑构建"帖子-主题"二模网络模型,其次选择词频、主题权重和词频增长率3个特征来抽取模型所需的有效关键词,然后选取社会网络分析法中的社区发现方法进行基于关键词的主题社区发现,最后综合考虑用户影响力和传播影响力两个属性,通过热度分析确立主题热度,识别热点主题。[结果]实验表明,该方法能有效挖掘网络舆情中的热点主题,检测出的主题结果均正确,验证了本文方法的可行性和有效性。在此基础上,研究还选取实例进一步对主题的热度迁移和情感倾向进行了分析,具备一定的预警作用。     

我国图情领域近十年国际发文研究热点和前沿剖析

【目的/意义】为了揭示我国学者在图书情报领域最新国际发文情况,反映其阶段性特点及研究热点,以推动图情学科的国际化发展,提升其国际话语权和影响力。【方法/过程】借助InCites科研绩效评价工具,对近10年间(2009-2019年)图情领域中国大陆学者在国际期刊和会议上发文情况进行统计分析,利用CiteSpace绘制科学知识图谱,对该领域的研究人员、机构、研究热点和前沿等问题进行可视化分析。【结果/结论】清晰地展现了近10年间我国学者在此领域的国际化研究发展力量、研究热点演化脉络及研究前沿的突变步伐,从中发现问题,并指出发展方向。     

我国网络舆论引导热点主题发现研究 — —基于共词分析与科学知识图谱

【目的/意义】针对我国网络舆论引导研究进行可视化分析,能够揭示这一研究领域的前沿热点及演进趋 势,为进一步发展该领域的学术研究提供理论支持,为提升我国网络舆论引导工作水平找到着力点。【方法/过程】 将中国学术文献网络出版总库（CNKI）中以“网络舆论引导”为主题的文献作为数据来源,使用文献题录工具SATI 进行数据预处理,基于共词矩阵联合可视化技术,对高频词共现矩阵进行网络关系研究和聚类分析。【结果/结论】 最终得出我国网络舆论引导研究领域的热点主要集中于：网络舆论引导主体、客体、内容、媒介及引导机制研究5 方面。     

科研社交网站中基于相似兴趣的学者推荐研究

【目的/意义】研究科研社交网站中的学者推荐有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流,对科研工作 具有深远意义。【方法/过程】从学者知识结构和学术行为网络两个维度出发,构建基于相似兴趣的学者推荐模型, 挖掘分析学者知识结构特征、学者间合作网络、机构间合作网络关系,计算学者在这三个层面上的相似度并进行整 合实现学者推荐。最后以百度学术学者主页数据为例验证模型的可用性与有效性。【结果/结论】结果表明:模型能 够有效解决科研社交网站信息过载和不对称的问题,满足可操作性和推荐结果有效性。     

中外近五年智库研究演进脉络与热点主题对比分析

【目的/意义】通过对比分析中外智库研究演进脉络和热点主题,为探索我国智库研究的发展提供参考。 【方法/过程】以中外近五年文献为样本,对国家分布、高影响力作者、高产机构、高频关键词进行了多视角计量和可 视化展示,并对国内外研究热点主题进行了聚类分析。【结果/结论】研究发现中外智库研究领域国家分布情况,以 及高影响力作者、高产机构和高频关键词的演进年限和单个贡献力量年限的变化轨迹,揭示了中外智库研究领域 热点研究主题的异同。     

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。     

基于社区发现和关键词共现的网络舆情潜在主题发现研究 ——以新浪微博魏则西事件为例

【目的/意义】网络舆情潜在主题指的是那些具备一旦发表就能吸引媒体和网民关注,进而引发热议或成为 热点这种潜在影响力的网络舆情主题。为发现网络舆情潜在主题,本文提出了一种基于社会网络视角的网络舆情 潜在主题发现方法。【方法/过程】该方法包括基于用户行为关系网络的关键微博挖掘和基于关键词共现网络的潜 在主题抽取两部分。【结果/结论】实验结果证明,该方法不仅能有效挖掘网络舆情中的潜在主题,且识别出的部分 潜在主题会随时间推移逐渐演变为热点主题,起到了一定的预警作用。同时,基于实验结果,总结了医疗领域网络 舆情主题演化模式,为政府、企业应对该领域的网络舆情事件提供了有价值的参考。