基于GM(1,1)模型的学科创新力预测  

Disciplinary Creativity Prediction Based on GM(1,1)

作　　者：钱玲飞[1,2] 杨建林[2] 

机构地区：[1]南京航空航天大学图书馆,江苏南京210016 [2]南京大学信息管理系,江苏南京210093

出　　处：《情报科学》2012年第4期530-534,共5页Information Science

基　　金：国家社会科学基金项目(09BTQ020)

摘　　要：首先以情报学为例,通过关键词综合评价,得出情报学近18年的6组学科创新力值,并分别用GM(1,1)全模型、GM(1,1)部分模型、GM(1,1)新信息模型和GM(1,1)新陈代谢模型对学科创新力的6组值进行模拟,通过分析比较,得出GM(1,1)新陈代谢模型具有较高精度,然后选取该模型对情报学学科创新力进行预测。接着计算图书馆学近12年的4组学科创新力数据,建立图书馆学学科创新力GM(1,1)新陈代谢模型,用该模型对图书馆学创新力进行预测。最后将图书馆学与情报学学科创新力进行比较和分析,得出情报学和图书馆学不同的学科特点和发展趋势。The paper obtains six groups disciplinary creativity values of information science through keywords analysis,builds models with GM（1,1） full model,GM（1,1） partial model,GM（1,1） new information model,and GM（1,1） metabolic model separately,then simulates disciplinary creativity values with those models.Though analysis and comparison,the paper gets conclusion that the GM（1,1） metabolic model is the most accurate and proper one.Then the paper builds models with GM（1,1） metabolic model to simulate and predict the disciplinary creativity values of library science.In the end,the paper compares and analyzes disciplinary creativity of information science and library science,then draws different features and development trends of those two disciplinaries.

关 键 词：学科创新力 GM(1 1)模型 预测 情报学 图书馆学 

分 类 号：G350[文化科学—情报学]