基于超网络模型的研究热点探测与聚类主题描述

发布时间：2019-07-03 10:17

【摘要】：[目的/意义]共引分析和共词分析是探测领域研究热点问题常用的文献计量学方法,但是这两种方法都存在一定的局限性。而且,现有研究对共现聚类结果的解读缺乏客观性。针对存在的问题,借鉴超网络理论进行改进研究。[方法/过程]选择最新发表而且最受关注的论文作为样本,提取标识文献内容的特征词,构建超网络模型,根据样本相似度进行聚类分析,计算特征词的描述能力、鉴别能力,识别出聚类主题好的描述符,增强聚类结果解读的客观性。[结果/结论]实证分析结果表明,这种方法能够区分特征词在各个聚类主题中的重要性,有利于提高研究人员对聚类结果解读的客观性和准确性。
[Abstract]:[objective / meaning] Co-citation analysis and co-word analysis are commonly used bibliometric methods in the field of detection of hot issues, but both methods have some limitations. Moreover, the existing research lacks objectivity in the interpretation of co-occurrence clustering results. In view of the existing problems, the hypernetwork theory is used for reference to improve the research. [methods / process] select the latest published and most concerned papers as samples, extract the feature words that identify the content of the literature, construct the hypernetwork model, cluster analysis according to the similarity of the samples, calculate the description ability of the feature words, identify the descriptive characters of the clustering topics, and enhance the objectivity of the interpretation of the clustering results. [results / conclusion] the results of empirical analysis show that this method can distinguish the importance of feature words in each clustering topic, and is helpful to improve the objectivity and accuracy of researchers' interpretation of clustering results.
【作者单位】： 聊城大学图书馆;
【分类号】：G353.1

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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