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。     

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。     

基于增强型引文数据的期刊诊断性评价研究——以《中国科技期刊研究》为例北大核心CSSCI

【目的】深入挖掘引文数据在期刊评价中的价值,帮助期刊从宏观和微观层面识别自身的优势和不足,制定个性化影响力提升策略。【方法】提出一种基于增强型引文数据的期刊诊断性评价方法,采用引文增强方法增强期刊的发文、施引及被引数据,从学科与研究主题两个方面开展期刊诊断性评价,以《中国科技期刊研究》为例进行实证研究。【结果】利用增强型引文数据可以客观分析期刊对不同学科的影响力大小及稳定程度,并通过探讨期刊的热点追踪能力、主题输出能力、学术引领能力综合评价期刊内容影响力,评估期刊在各学科和研究主题领域中所处的地位及发挥的作用。【结论】增强型引文数据拥有比传统引文数据更为丰富的语义信息,可以很好地支持细粒度、多维度的期刊影响力评价。     

基于Rao-Stirling指数和LDA模型的领域学科交叉主题识别——以纳米科技为例

【目的/意义】基于Rao-Stirling 指数和LDA模型进行领域学科交叉主题识别,并以纳米科技为例验证将 Rao-Stirling 指数和LDA模型用于领域学科交叉主题识别的有效性和适用性。【方法/过程】基于Rao-Stirling 指数 测度领域文献学科交叉程度,设定阈值发现高度学科交叉文献。基于LDA模型对筛选出的学科交叉文献进行主题 识别,发现学科交叉点和学科交叉研究主题。【结果/结论】基于Rao-Stirling 指数从引文的角度进行领域文献学科 交叉测度可以有效地发现与某领域相关的学科交叉文献,且有利于大数据集的学科交叉文献发现研究的实现。基 于LDA模型进行学科交叉主题识别可以有效地发现学科交叉主题。两方法的组合应用为发现某领域学科交叉主 题研究提供一种新视角。     

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。     

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。     

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。     

国内外图情领域信息抽取研究文献计量分析

【目的/意义】图情领域在数字资源发现、组织与应用中越来越多使用到信息抽取技术,本文将对该领域在 信息抽取技术方面的研究进展及应用情况等进行分析,为本领域相关人员提供参考。【方法/过程】以国内图书馆 学、情报学领域中国核心期刊和国外33种图情期刊为信息源对其中刊载的信息抽取相关研究成果进行计量分析, 检索过程不设置时间限制,并利用CNKI、EndNote、Excel、Python分析工具对主题相关的165篇中文文献和35篇外 文文献进行年度趋势分析、期刊发文量分析、机构分析、作者分析以及论文主题分布研究。【结果/结论】得出图情领 域信息抽取研究的发展趋势、重要的信息源、重要作者、主题研究以及信息抽取技术在图情领域的具体应用。     

基于突变检测的国际Altmetrics研究热点和趋势分析

【目的/意义】预测国际 Altmetrics 领域未来发文趋势,并探究该领域的热点主题及研究趋势,为国内 Altmetrics研究紧跟国际前沿提供借鉴和参考。【方法/过程】以国际Altmetrics领域的期刊文献为研究对象,借助 CiteSpaceIII软件绘制突变词共现时区视图,并对突变词权重进行排序。【结果/结论】Altmetrics领域研究热点主题包 括 Altmetrics 的内涵讨论、传统计量学与 Altmetrics 的相关性、Altmetrics 数据来源平台的应用比较分析和新型 Altmetrics指标和方法的提出;新兴研究趋势为Altmetrics有效性的讨论以及对Altmetrics评价体系的进一步完善。     

国际信息集成研究的知识分布、演化与热点分析 ——基于1969-2017年Web of Science文献数据

【目的/意义】为了探索未来信息集成研究的发展趋势与研究方向,本文从文献计量视角出发,全面分析该 领域的发展现状与研究热点。【方法/过程】本文通过检索式在 Web of Science数据库中获取到 1969-2017年信息集 成领域相关文献 5725篇,通过利用文献计量、信息可视化等方法,借助于 CiteSpace、HistCite、Excel等分析工具,从 发文时序变化、研究主体分布、发文期刊分布以及研究主题演化等方面对信息集成研究的相关文献进行计量分析 与可视化展示。【结果/结论】本文结果揭示了目前信息集成领域研究的发展现状,探索并讨论了该领域的热点趋势 及未来发展方向,可为未来信息集成方面开展进一步的研究提供有价值的参考信息。     

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。     

作者-主题关联的学科知识网络构建与演化分析

【目的/意义】通过构建作者-主题关联的二模学科知识网络,度量作者在知识创新网络中的影响力,探寻 研究活跃程度高、研究范围广、潜在合作空间大的重要学者,对于科学评价学者学术影响力,挖掘热点、前沿研究主 题具有重要的指导作用。【方法/过程】基于AT主题模型抽取作者-主题关联矩阵,计算作者的研究主题强度,在此 基础上构建作者-主题关联的二模学科知识网络,利用作者在网络中的中心性指标度量作者主题关联影响力;基于 复杂网络结构分析方法对学科领域生命周期内作者-主题关联的学科知识网络进行演化分析。【结果/结论】实证分 析表明作者主题关联影响力与基于引文的学术影响力和基于社交媒体的社会影响力指标形成有力互补,可用于核 心作者以及热点、前沿主题探测。     

基于时空维度的国内外情感分析研究演化分析

【目的/意义】情感分析目的是对用户评论等网络文本信息进行抽取和情感判断,为企业、政府等机构提供 决策支持。本文旨在分析情感分析提出至今相关研究的主题演化规律,及图书情报学科进行情感分析的研究特 点。【方法/过程】本文基于文献计量学和可视化的方法,系统梳理国内外情感分析研究发文量、学科、主题及研究热 点规律,并利用 Web of science学科类别分析情感分析在图书情报领域的特点。【结果/结论】本文总结出情感分析研 究不仅与社交媒体联系密切,更融合了计算机科学、语言学、文献学等多学科知识。图书情报领域开展情感分析研 究有广泛的应用空间和实际需求,目前正处于快速发展时期,研究者应把握这一研究热点。     

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。     

基于趋势分析的学科研究主题优先级战略坐标

对学科领域研究主题优先级进行战略分析,能够帮助科研人员及科研管理决策部门快速了解学科领域的研究态势、发现科学前沿,对提高科研产出起到积极的支持和促进作用。本文以图书情报学研究主题为例,采用主题提取与趋势分析相结合的方法,在提取学科主题基础上,从发文趋势和引文趋势两个维度,绘制含“研究贫乏区、热点区、冷点区、过热区”的我国图书情报学领域研究主题战略坐标。研究表明：本文提出的趋势战略坐标能够有效展示学科领域不同研究主题的发展阶段,全面、细致地呈现不同研究主题的发展等级。     

基于SciTS会议文本的跨学科科研协作新兴主题识别及预测

【 目的/意义】为探析研究前沿与发展趋向,突破现有跨学科科研协作研究在主题识别预测中的不足,本文提 出跨学科科研协作新兴主题识别及预测研究框架,实现新兴主题识别及未来发展趋势预测。【方法/过程】以时间切 片的形式对 SciTS 会议文本进行主题抽取,提出新兴主题测量指标,探测领域内新兴主题并构建新兴主题时间序 列;而后分别采取BP神经网络和SVR两种经典机器学习算法对新兴主题未来三年发展趋势进行预测分析。【结果/ 结论】根据历史数据对跨学科科研协作新兴主题进行识别及预测有较好的效果,在识别出的五个新兴主题中,跨学 科交流与对话、跨学科协作社区搭建、跨学科教育与培训等主题未来发展状态将趋热。【创新/局限】选取美国SciTS 会议文本为典型案例展开探索性分析,丰富当前跨学科科研协作研究内容的层次性和多样性。     

交叉学科主题结构特征研究 — —以数字图书馆为例

【目的/意义】以主题为粒度,本文剖析交叉学科的主题结构及其内部传统学科间知识合作模式。【方法/过 程】以数字图书馆学科为交叉学科示例,对集成数据集运用潜在主题模型识别主题,通过主题共现网络分析其主题 结构,以此探寻传统学科中的研究基础,进而利用主题类型共现网络揭示不同传统学科之间的知识合作模式。【结 果/结论】数字图书馆学科中的多个主题萌发于传统学科,研究对象组合和借鉴传统学科的研究成果作为技术手段 是数字图书馆学研究中重要的主题合作模式。     

学科领域发展态势分析与可视化研究——以全球同位素径流分割为例

【目的/意义】学科领域发展现状与趋势分析对科技工作者掌握学科发展动态、政策制定与管理者制定政策 与实施有效管理而言至关重要。【方法/过程】本文以同位素径流分割领域为例,采用知识可视化技术,对该领域的 科技文献增长规律、主要学科、核心出版源、具有影响力的国家、机构和作者分布特征及其合作模式进行了探讨。 结合文献计量学指标和地理信息系统,刻画国家尺度下该领域科研产出和影响力重心时空分布特征,揭示该领域 未来发展格局。【结果/结论】该研究结果表明21世纪同位素径流分割领域发展加速,尤其是2015年以来。该领域涉 及学科数量较多,且新学科不断涌现。水资源、地质学和环境科学与生态学是该领域发文量前3的学科。中国科学 院是该领域发文量最多的研究机构。McDonnell JJ是该领域发文量与影响力最高的国际知名学者。美国、加拿大、 英国和中国是该领域主要研究国家。北美和西欧地区的国家主导了该领域的国际合作。该领域学者倾向于机构 内合作或国内机构间合作,国际合作有待提升。领域内科技文献主要分布在北半球,科研产出和影响力重心逐渐 向东亚转移,但科研影响力重心的转移滞后于科研产出重心的转移。【创新/局限】该研究结果可为同位素径流分割 的学科建设与相关研究提供一定的参考,可为图书情报领域学科发展态势挖掘与可视化提供一定的借鉴。     

国际信息管理学科领域发展的分析与探讨

【目的/意义】把握国际主流信息管理期刊的论文发表状况,窥探近十年信息管理学科研究机构的分布情况 以及其研究热点和研究前沿,为国内学者在该领域的深入研究提供参考和借鉴。【方法/过程】以ISI Web of Science 收录的信息管理领域具有代表性的10种期刊在2007-2016年间发表的4495条文献数据为数据源,采用CiteSpace 对数据源进行引文数据和主题词数据的分析和处理,并生成相关图谱。【结果/结论】展示了信息管理领域研究在地 域和研究机构、关键节点文献、主要学术人物、高频词、爆发性涌现词等方面的情况,揭示了信息管理学科的研究力 量分布、研究热点及领域发展前沿。