基于时间序列模型的研究热点分析预测方法研究  

Research on the Forecasting Method of Research Hotspots Analysis Based on Time Series Model

作　　者：刘自强[1] 王效岳[1] 白如江[1] 

机构地区：[1]山东理工大学科技信息研究所,山东淄博255049

出　　处：《情报理论与实践》2016年第5期27-33,共7页Information Studies:Theory & Application

基　　金：教育部人文社会科学研究青年基金项目(项目编号:12YJC870001);山东理工大学人文社会科学发展基金项目的研究成果之一

摘　　要：文章提出一种基于时间序列模型的研究热点评价与预测方法。利用关键词词频排序、热点关键词群构建和时间序列模型分析等方法,对CNKI收录的以竞争情报为关键词的近10年期刊论文的关键词进行处理,分析梳理了近10年竞争情报领域的研究现状,运用关键词群分析、社会网络分析和时间序列模型分析预测其研究热点的发展趋势。最后将2015年作为预测目标进行预测,将预测结果与实际数据对比,实验结果证明该方法是可行有效的。This paper proposes an evaluating and forecasting method of research hotspots based on time series model. By using the methods of keywords frequency sorting, hot keywords group construction and time series analysis, the paper deals with the key- words of nearly 10 years journal paper on the competitive intelligence as the keywords in CNKI. Then, the paper analyzes the re- search status of competitive intelligence and uses time series model to analyze and forecast the development trend of the research hotspots. Finally, the paper regards 2015 as a forecast target, and compares the results with the actual data in order to prove the method is feasible and effective.

关 键 词：时间序列模型 研究热点 关键词 预测方法 

分 类 号：G353.1[文化科学—情报学]