检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:魏玉梅 滕广青 马卓[2] 庹锐 Wei Yumei;Teng Guangqing;Ma Zhuo;Tuo Rui(Department of Information Management,Northeast Normal University;Institute of Scientific and Technical Information of Jilin Province)
机构地区:[1]东北师范大学信息管理系,吉林长春130117 [2]吉林省科学技术信息研究所,吉林长春130033
出 处:《图书馆杂志》2021年第2期20-28,共9页Library Journal
基 金:国家社会科学基金项目“基于复合数据的科技信息跨维度挖掘与推荐研究”(项目编号:19BTQ063)的研究成果之一。
摘 要:提取和分析领域重要关键词及其演化模式,对于探索和预测领域知识的研究重点和研究趋势具有重要的意义。论文采用特征分解的方法,提取领域知识网络中的重要结构成分,从网络全局结构关系的视角对领域中的重要关键词进行提取与分析。研究结果表明,在网络全局结构的视角下,领域中始终保持部分恒定不变的重要关键词;恒定关键词之间关联稀疏且包含具有结构洞特征的知识关联;新生的重要关键词遵循先成为重要结构再成为关联核心的涌现模式。Extraction and analysis of important keywords and their evolution patterns are of great significance for exploring and predicting research priorities and research trends in the domain knowledge.This article uses the eigen decomposition to extract the important structural components in the domain knowledge networks,extract and analyze important keywords in the domain from the perspective of global structural relationship.The results show that,from the perspective of network global structure,the domain always maintains partially constant important keywords;that the correlations between constant keywords are sparse and knowledge correlations exist with structural hole;that the new important keywords follow the emerging model where they become the important structure first and then the core correlation.
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