文献计量常用软件比较研究
本文选题:文献计量 + BibExcel ; 参考:《华中师范大学》2017年硕士论文
【摘要】:进入信息化和大数据时代,各个学科研究对数据库的依赖进一步加深。虽然国内外建立了众多大型的、综合性的数据库,国内数据库如CSSCI、CNKI、万方、维普等,国外数据库如SCI、SSCI、Scopus、Derwent等,但由于这些综合性数据库涵盖各类学科,数据库存储的数据量巨大,致使各学科研究者在检索某一特定研究主题时,往往会得到成千上万条检索结果,在这些检索结果中,存在许多不相关信息。因此,如何剔除这些杂质信息获得满足自己需求的关键性、价值高的信息,成为人们日益关注的焦点问题。针对该问题,本文以“Big Data”为实例,以SCI-EXPANDED、SSCI、AHCI中相关文献数据为实证数据来源,对文献计量常用软件进行功能方面的分类及比较,尤其是在对同一主题数据进行分析时,针对具有相似功能的文献计量常用软件在分析方法、分析过程及分析结果等共性与个性方面进行深度解析和比较。本文研究的必要性在于:(1)对分析文献计量学中常用的软件进行充分比较,总结各自软件的优缺点及用途;(2)针对各自优缺点提出个性化的优化建议,为各学科用户提供参考,为开发人员对软件进行优化提供建议。全文共分为六个部分:第一部分是绪论。该部分首先介绍了本文的研究背景、研究意义,通过对目前国内外现有的相关文献进行整理、归纳和分析,提出本文的研究思路、研究技术路线,对研究内容与主要创新点进行说明。第二部分介绍了文献计量相关理论。该部分对文献计量相关理论的概念和发展历史进行概述,介绍了文献计量相关理论中词频分析法、共现分析等基本方法与基本原理;并充分论述了文献计量学与社会网络分析法之间的联系。第三部分是常用软件的功能分类及比较研究。该章节主要内容是根据文献计量软件功能对常用软件进行分类,并分别进行对比分析。第四部分是实证分析部分,也是本文的核心章节。该章节以“Big Data”为实证对象,通过对Web of Science数据库进行检索,获取“Big Data”相关数据,从功能、提取过程和优缺点等方面对文献计量常用软件进行对比分析。第五部分和第六部分是本文的结论与建议以及总结。这两部分分别对本文的所提出的改进意见和建议、研究内容、研究过程以及研究不足进行总结。
[Abstract]:In the era of information and big data, the dependence of each subject on database has been deepened. Although many large and comprehensive databases have been established at home and abroad, domestic databases such as CSSCI CNKI, Wanfang, Wiper, and foreign databases such as SCI SSCI Scopus Derwent, etc., but because these comprehensive databases cover all kinds of disciplines, the amount of data stored in the databases is huge. As a result, researchers in various disciplines often get thousands of retrieval results when retrieving a particular research topic. In these retrieval results, there is a lot of irrelevant information. Therefore, how to eliminate these impurity information to obtain the key and high value information to meet their needs has become the focus of increasing attention. In order to solve this problem, taking "Big Data" as an example and taking the relevant literature data in SCI-EXPANDEDU SSCI as the source of empirical data, this paper classifies and compares the functional aspects of the commonly used software of literature measurement, especially in the analysis of the data on the same subject. The common software of literature metrology with similar functions is analyzed and compared in the aspects of analysis methods, analysis process and analysis results in the aspects of commonness and individuality. The necessity of this study lies in: (1) making a full comparison of the commonly used software in bibliometrics, and summarizing the advantages and disadvantages and uses of their respective software. Provide advice to developers for software optimization. The paper is divided into six parts: the first part is the introduction. This part first introduces the research background and significance of this paper, through the existing literature at home and abroad to sort out, induction and analysis, put forward the research ideas, research technology route, The research content and main innovation points are explained. The second part introduces the theory of literature measurement. In this part, the concept and development history of literature metrology theory are summarized, and the basic methods and principles of word frequency analysis and co-occurrence analysis are introduced. The relationship between bibliometrics and social network analysis is discussed. The third part is the functional classification and comparative study of common software. The main content of this chapter is to classify the commonly used software according to the function of the literature measurement software, and to carry on the contrast analysis respectively. The fourth part is the empirical analysis part, is also the core chapter of this paper. This chapter takes "Big Data" as the empirical object, through the Web of Science database retrieval, obtains "Big Data" the related data, from the function, the extraction process, the advantage and disadvantage and so on aspect carries on the contrast analysis to the literature metrology commonly used software. The fifth and sixth parts are the conclusions and suggestions of this paper. These two parts summarize the suggestions, research contents, research process and deficiencies of this paper.
【学位授予单位】:华中师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP319;G353.1
【参考文献】
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,本文编号:1907694
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