基于引文主路径文献共被引的主题演化分析  被引量:28

Analysis of Topic Evolution Based on Co-citation of Documents on the Main Citation Path

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作  者:祝清松[1,2] 冷伏海[1] 

机构地区:[1]中国科学院国家科学图书馆,北京100190 [2]中国科学院大学,北京100049

出  处:《情报学报》2014年第5期498-506,共9页Journal of the China Society for Scientific and Technical Information

摘  要:主题演化分析对于梳理领域发展脉络、把握领域发展规律和预测领域发展趋势具有重要的作用。本文提出了一种基于引文主路径文献共被引的主题演化分析方法,利用引文主路径分析进行演化路径识别,利用共被引分析和领域术语识别进行演化主题识别。并以碳纳米管纤维领域作为研究对象进行实证研究,发现该方法基本能够揭示领域的演化情况,具有一定的实际意义和应用价值。Topic evolution plays an important role in combing field development track, mastering field development rules and forecasting field development trends. The paper proposes a topic evolution approach based on co-citation of literatures on the citation main path. Evolution path recognition is based on citation main path analysis and evolution topic recognition is based on co-citation analysis and field term recognition. And the paper does the empirical study taking carbon nanotubc fiber field as the research object. The study finds the approach can reveal the area's evolution and has some practical significance and value.

关 键 词:主题演化分析 主路径分析 共被引分析 领域术语识别 

分 类 号:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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