主题领域研究热点跟踪及趋势预测的可视化分析方法研究  

Visualization Analysis Methods of Subject Area Research Hotspots Tracking and Trend Prediction

作　　者：陈勇跃[1] 田文芳[1] 吴金红[1] 

机构地区：[1]武汉纺织大学管理学院,湖北武汉430200

出　　处：《情报理论与实践》2017年第6期117-121,共5页Information Studies:Theory & Application

基　　金：国家社会科学基金项目"跨学科科研协作行为的动态可视化跟踪与预测机制研究"(项目编号:14BTQ057);国家社会科学基金项目"基于大数据的产业竞争态势动态预警机制研究"(项目编号:13CTQ033);湖北省人文社会科学重点研究基地项目"基于大数据的企业决策可视化研究"(项目编号:DSS20150206)的成果之一

摘　　要：随着大数据、云计算等技术的不断发展与成熟,海量数据的分析,以及更为直观和全面地呈现海量数据信息成为了迫切的现实需求,大数据环境下的信息可视化分析方法和工具成为了新的潮流和热点。文章以我国临床医学研究为例,根据不同可视化工具和方法的优缺点,分析了我国临床医学研究领域研究热点及发展趋势。为全面、有效地分析和跟踪不同主题领域研究中的主体特征和研究状态,探讨和总结了一套研究热点跟踪及趋势预测的可视化分析方法。With the development of big data, cloud computing and other technologies, the analysis of massive data and a more intuitive and comprehensive presentation of massive data information has become an urgent realistic demand. Information visualization analysis methods and tools in big data environment have become new trends and research hotspots. Taking the research of clinical medicine in China as an example, according to the advantages and disadvantages of different visualization tools and methods, this paper analyzes the visualization analysis methods of hotspots tracking and trend prediction in subject research area. In order to comprehensively and effectively analyze and track the main characteristics and research status of different subject areas, the paper discusses and summarizes a set of visualization analysis methods of research hotspots tracking and trend prediction.

关 键 词：可视化分析 词频分析 研究热点 趋势预测 

分 类 号：G353.1[文化科学—情报学]