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可视化同被引分析的关键技术综述
引用本文:李运景 侯汉清 薛春香 任银铃. 可视化同被引分析的关键技术综述[J]. 图书情报工作, 2008, 52(11): 22-25
作者姓名:李运景 侯汉清 薛春香 任银铃
作者单位:河南省农科院农业经济与信息研究中心 南京农业大学信息管理系
摘    要:可视化同被引分析步骤主要包括选择数据源、确定分析的元素、计算同被引频次、对数据进行标准化处理、对数据进行降维和图示、对图形进行分析解释。这些步骤中的关键技术在于对获得的高维引文关系数据进行降维和图示,目前应用较多的主要有聚类分析、多维尺度分析、因子分析、自组织映射神经技术、寻径网络技术、最小生成树法、三角测量、力矢量布局算法等。其中寻径网络技术以其较好的图示效果得到了较多的应用。

关 键 词:同被引分析  可视化  关键技术  
收稿时间:2008-04-14
修稿时间:2008-05-26

Study on the Key Techniques of Co-citation Visualization
Li Yunjing Hanqing Hou Chunxiang Xue Yinling Ren. Study on the Key Techniques of Co-citation Visualization[J]. Library and Information Service, 2008, 52(11): 22-25
Authors:Li Yunjing Hanqing Hou Chunxiang Xue Yinling Ren
Abstract:The general steps of co-citation visualization include chosing a data resource, defination of unit of analysis, caculation of a sinilarity between uinits, standrization of raw data, dimensionality reduction and mapping, gieve The key techniques of co-citation visualization are dimensionality reduction and maping which can derive useful representations of high dimenational citation data. The dimensionality reduction and maping techniques which had been used are Cluster Analysis, Mutidimentioanal Scaling, Factor Analysis, Self-Organizing Feature Map, Pathfinder Network Scaling, Minimum Spanning Tree, Triangulation, and Force Directed Placement. Pathfinder Nwework Scaling had been used more because of its preferable visualizing effect.
Keywords:co-citation analysis  visualization
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