基于向量空间模型的学科交叉文献发现研究——以情报学与计算机学科为例  

The Study of Interdisciplinary Literature Classification Based on VSM ——Taking Intelligence and Computer Science for Example

作　　者：郭凤娇[1] 李长玲[1] 王晓笛[1] 魏绪秋 

机构地区：[1]山东理工大学科技信息研究所,淄博255049

出　　处：《情报杂志》2014年第3期171-175,共5页Journal of Intelligence

基　　金：国家社会科学基金项目"基于社会网络分析的学科评价研究"(编号:11BTQ020);山东理工大学人文社会科学发展基金项目"Web信息挖掘与智能检索"(编号:2010GGTD05)研究成果之一

摘　　要：以情报学与计算机科学为例,检索两个学科主要核心期刊的期刊论文,基于关键词构建向量空间模型并聚类,对文献进行分类,查找两个学科的交叉文献。最后,对找出的交叉文献通过随机选样,计算查准率,验证了方法的有效性。Taking Intelligence and Computer Science for example, we retrieve the journals papers of their main core journals and construct the vector space model based on keyword. Then through clustering, we find out the crossover literature. Finally, by means of random sampling, we calculate the precision and verify that the method is effective.

关 键 词：学科交叉 交叉文献 向量空间模型 聚类 

分 类 号：G353[文化科学—情报学]