用共关键词网络揭示领域知识结构的实验研究  被引量:33

An Experimental Study on Revealing Domain Knowledge Structure by Co-keyword Networks

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作  者:叶鹰[1,2] 张力[2] 赵星[2] Ronald Rousseau 

机构地区:[1]南京大学信息管理学院,南京210093 [2]浙江大学信息资源管理系,杭州310027 [3]KHBO (Association K. U. Leuven), Faculty of Engineering Technology, Zeedijk 101, B-8400 Oostende, Belgium [4]University of Antwerp, IBW, Venusstraat 35, B-2000 Antwerpen, Belgium [5]K. U. Leuven, Dept. Mathematics, Celestijnenlaan 200B, B-3000 Leuven (Heverlee), Belgium

出  处:《情报学报》2012年第12期1245-1251,共7页Journal of the China Society for Scientific and Technical Information

基  金:本文系国家自然科学基金项目(7001017006和71173187)资助成果.

摘  要:本文利用Web of Science数据库,构建出数学、电化学、信息计量学和传播学4个领域的高频共关键词网络。用于反映领域核心知识。此类网络以关键词为节点,当两个关键词用于同一论文中时就形成节点之间的连接。核心/边缘分析和网络分析参数表明核心关键词数量增长速度低于关键词总量增速。依据核心关键词表达核心知识概念的逻辑,推论特定知识领域中稳定的核心概念及其共现网络反映了该领域相对稳定的核心知识及其结构。By using data from the Web of Science in the fields of mathematics, electrochemistry, informetrics and communication, co-keyword networks arc constructed, where nodes are keywords and two keywords are connected if they have been used in the same article. Ranking by the frequency of keywords from three core journals in every field separately, we construct co-keyword networks reflecting domain core knowledge. Via the core/periphery categorical analysis and studying network parameters of these co-keyword networks, we show that the number of core keywords increases slower than the total number of keywords. As core keywords, i.e. concepts, are used to construct core knowledge we claim that stable core concepts with network reflect stable core domain knowledge with structure.

关 键 词:共关键词网络 共现 知识结构 复杂网络 核心 边缘模型 

分 类 号:G254.23[文化科学—图书馆学]

 

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