一种基于爬山算法的学科领域热点探索模型

发布时间：2021-08-11 20:14

　　[目的/意义]热点发掘一直是图书馆领域的重点研究内容之一,通过共引和共词分析探测学科领域热点都存在一定的局限性,针对存在的问题,借鉴爬山法进行改进研究。为适应大数据时代的热点挖掘问题,将计算机算法与文献关键词分析相结合,构建研究热点分析模型,探索分析研究热点的方法,对于学科领域研究热点具有重要意义。[方法/过程]采用改进的Apriori-Hill-Mount爬山算法,拓展关键词共现分析和聚类方法,构建了篇与篇之间的关键词的关联规则挖掘模型;通过实证研究科学计量学及图书情报学两个领域,论证该模型的可行性。[结果/结论]通过对上述两个领域的文献进行篇-篇关键词强关联规则挖掘和分析,分别得到各自领域的的研究热点;其结果与采用Citespace及Spss呈现的热点有很高的吻合度。但该算法揭示的信息更全面、更直观地呈现研究主题热点,对学科热点探索体系方法及手段具有一定的补充及辅助作用。该方法是在一个局部范围内进行搜索,且阈值的设定也具有人为因素,因此得到的可能是局部的优化,其更大范围的可适性有待进一步论证。 

【文章来源】：情报杂志. 2019,38(04)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

爬山法参数设置示意图2实证研究与分析

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3336822