研究主题视域下零被引与高被引论文分析——以环境科学领域为例

[目的/意义]从主题视角对环境科学领域的零被引论文进行分析,对比零被引论文与高被引论文在文章内容、外在指标方面的不同,揭示零被引论文存在的原因。[方法/过程]首先,对来自Web of Science数据库的国内环境科学领域的260篇高被引论文、907篇零被引论文的摘要进行PLDA主题识别,然后通过主题相似度计算发现主题间的关联,以主题热度作为内部指标,发文时间、发文期刊作为外部评价指标,最后,把论文主题内容与外部指标结合进行零被引与高被引论文之间的相同主题、不同主题对比分析。[结果/结论]在研究主题相同情况下,期刊的影响因子大小是影响零被引论文的主要因素;在主题不同的情况下,论文研究的主题内容是导致零被引论文的主要原因。     

微博主题发现研究方法述评

[目的/意义]对现有微博主题发现的研究文献进行全面的梳理和评述,为研究人员深入开展相关研究提供借鉴。[方法/过程]针对传统的主题发现的基本原理和主要研究方法,分析微博文本的组织特征,从基于短文本特征和基于非文本特征的这两个角度对微博主题发现方法进行梳理,并对两类方法进行详细的阐述及特点分析,最后对微博主题发现研究的发展趋势进行展望。[结果/结论]目前微博主题发现的研究还处于探索阶段,未来应该继续深化理论探索、创新研究方法。     

一种基于研究主题对比的单篇学术论文创新力评价方法

[目的/意义] 创新是学术论文的本质要求,如何有效评价学术论文的创新力一直以来备受国内外专家和学者关注。随着信息技术的发展,利用计算机技术从论文内容角度对单篇学术论文的创新力进行评价逐步成为可能。[方法/过程] 提出一种基于研究主题对比的单篇学术论文创新力评价方法。该方法首先利用Keygraph算法提取代表论文研究主题的关键词,然后,将论文的研究主题与科学研究前沿主题进行相似度计算,最后,结合期刊影响因子和Altmetrics两项外在指标提出一种论文创新力综合评价模型。[结果/结论] 通过对"碳纳米管"材料研究领域的实证研究证明,该方法能够有效、迅速和准确地从论文内容角度对单篇学术论文的创新力进行评价。     

基于LDA模型的医学领域主题分裂融合探测

[目的/意义]随着信息资源在数量和种类上的急剧增长,学科间的交叉融合不断涌现,快速主动地从海量信息资源中识别和判断研究主题的发展演化是实现科技创新的基础。[方法/过程]在相关理论调研的基础上,结合医学领域的资源特点,提出一种基于LDA模型的主题演化探测模型和相应的流程步骤。主要步骤包括医学主题词抽取、主题识别、主题关联、关键主题识别、关键主题的演化主路径识别、演化主路径上主题分裂、融合事件识别,实现深度、细致的主题演化分析。[结果/结论]选用乳腺癌治疗研究文献为实验案例,对判断模型进行试验并对结果进行分析验证,证实提出的技术方法具有一定的可靠性。     

语义分类的学科主题演化分析方法研究——以我国图书情报领域大数据研究为例

[目的/意义] 学科主题演化研究有助于掌握学科发展现状、研究热点、研究前沿和发展趋势等情况,是进行科技创新的基础,是面向科技创新的重要研究方向。[方法/过程] 提出一种语义分类的学科主题演化分析方法：将关键词分为研究问题、研究方法和研究技术3类,构建不同语义分类的共词网络;然后基于Fast Unfolding社区发现算法识别具有语义特征的社区（主题）;利用相似度算法计算相邻子时期主题间的相似度,构建学科主题演化图谱,以分析某学科领域研究问题、研究方法和研究技术的变化,实现深度、细致的学科主题演化分析。[结果/结论] 通过对2012-2015年CNKI数据库收录的我国大数据研究领域相关论文数据的处理分析,证明该方法的准确性和有效性。     

竞争策略视角下科学创新扩散采纳者分类研究

[目的/意义]提出一种从营销学竞争策略视角对科学创新扩散采纳者分类的新方法,丰富科学创新扩散成果,使得科学创新扩散的潜力得到充分利用。[方法/过程]综合运用文献计量和实证网络分析的方法对原始文献的施引文献集从共被引网络、网络认知核心识别和文献主题集群识别三个方面构建创新扩散网络,并在此基础上引入营销学中的竞争策略来对科学创新扩散的采纳者进行全新划分。[结果/结论]研究定义并阐述文献个体在扩散过程中扮演的四种角色类型：“领导者”“追随者”“挑战者”和“补缺者”。结果表明,领导者在数量分布中,处于先驱位置,由领导者的波动,继而带来挑战者、追随者的波动;领导者作为创新扩散中的高影响力文献,研究主题相对集中;而补缺者更倾向于探索一些其他的学科领域,研究主题相对分散。此外,探究四种类型采纳者的引用偏好时发现,四种类型在互引过程中均对领导者的篇均引用量最高,而领导者的自引量最高。     

基于非负矩阵分解的技术主题演化分析

[目的/意义]分析技术主题演化过程可以梳理技术发展脉络,对于发展创新、预测技术发展趋势具有重要意义,但是从语义角度分析技术主题演化轨迹的研究较少。因此,从语义的角度出发,分析技术主题演化过程。[方法/过程]提出基于非负矩阵分解的改进的动态非负矩阵分解模型对专利文本进行动态主题建模,并利用TextRank算法抽取名词短语进行标注,增强所抽取技术主题的可解释性。在此基础上,利用词向量的方式计算技术演化轨迹,并进行可视化展示。[结果/结论]对2002年、2005年、2008年、2011年和2014年的五方专利进行实证分析,识别出65个技术主题及其演化轨迹,表明方法的可行性。     

基于主题关联的知识演化路径识别研究——以3D打印领域为例

[目的/意义]科技创新需要快速发现特定科技领域中关键知识衍生与演化的路径,探索未来的知识创新趋势,为此,有必要对知识演化路径进行动态可视化研究。[方法/过程]从主题关联的角度入手,以3D打印领域为例,基于LDA识别出科技创新主题并进行分阶段细化分析,探测主题集群内部与外部的关联强度,识别出主题不同生命周期的演化能力及其演化类型。[结果/结论]实验结果表明,该方法从主题关联的角度入手,构建了基于时间序列的知识演化路径,丰富了知识管理和信息计量的理论研究方法,在实践上则有助于探测科技创新知识。     

基于多源数据的领域主题演化路径分析

[目的/意义]为全面、客观、高效、直观地掌握科技领域主题的发展规律和演变趋势,提出一种基于多源数据的领域主题演化路径识别和分析框架。[方法/过程]获取不同来源的科技文献数据,利用多维样本有序聚类方法辅助时间切片,基于改进的词袋构建方法,提升LDA模型主题识别效果,借助Louvain社区发现算法在主题层进行多源数据的融合,分析领域主题演化路径。[结果/结论]利用美国太赫兹研究领域基金项目、论文和专利3种来源的数据进行实证研究,结果表明,3种数据源能够清晰划分出4个时间窗口,改进的词袋构建方法能够表征更准确的领域信息内涵,主题社区有助于从多源数据复杂的演化网络中厘清主题演化脉络。     

高被引主题结构与档案学科竞争力

[目的/意义]高校实施"双一流"推进学科开放竞争背景下，刻画档案学高被引论文主题结构对于认识档案学科竞争力和图情档学科整体竞争力十分重要。[方法/过程]在述评档案学科竞争力相关研究的基础上，从主题、演化和引用结构方面对档案学CSSCI来源期刊近年的高被引论文统计分析，刻画档案学科结构进而评价总体竞争力。[结果/结论]研究发现：档案学高被引主题集中在档案工作和学科建设领域；档案学理论、档案信息安全、信息技术应用三大主题篇均被引位居前三甲，但总体规模相对不足。上述结果表明，档案学科队伍总体发展相对不均衡，档案学竞争力主要来自于档案工作研究，而对更具竞争力的档案学理论探索和影响学科发展的新兴技术主题研究规模不足。未来提升档案学科竞争力需从增强图情档学科整体竞争力出发，实施统筹划分学科方向并优化学科结构，重构核心领域竞争优势，基于学科融合与开放战略提升档案学理论层次。     

基于内容分析的国内图书情报学研究方法创新研究——以共词分析方法为例

[目的/意义] 从微观层面对某种研究方法的期刊论文进行内容分析,从创新视角分析研究方法的研究成果,以期为研究图书情报学领域的论文研究方法的创新提供参考。[方法/过程] 对国内外相关研究成果梳理的基础上,提出一个研究方法创新的分类体系和分析流程。利用内容分析方法,选取国内181篇共词分析论文进行实证研究。[结果/结论] 研究发现：国内学者对共词方法改进性研究的成果相对较少,而在共词方法应用方面的研究较多。在共词分析改进性研究中,国内学者的创新性研究主要体现在共词分析某个过程的创新,原理性创新缺乏。在共词方法应用研究文献,国内学者在数据源、数据分析或数据可视化工具等方面有一定的创新。     

基于Chunk-LDAvis的核心技术主题识别方法研究

[目的/意义]基于大量专利文献数据的核心技术主题识别有助于识别某技术领域的关键技术、分析关键技术的发展方向,是进行技术创新的基础情报工作,对于研究人员、企业乃至国家层面都具有一定的意义。[方法/过程]提出基于Chunk-LDAvis的核心技术主题识别方法,首先基于经典LDA模型进行主题识别,然后利用名词组块对初始LDA主题识别结果进行标注,构建Chunk-LDA主题识别结果,提高其可解读性;然后基于社会网络分析方法构建主题网络,识别核心技术主题;基于R语言的LDAvis工具包绘制可交互的Chunk-LDAvis核心技术主题关联分析图谱,发现核心技术主题的隐含联系,辅助进行核心技术主题识别。[结果/结论]通过对纳米农业领域进行实证研究,验证了本文提出方法的准确性和可行性。     

基于2-模异质网络的作者潜在合作空间测度与识别——以图书情报学为例

[目的/意义] 鉴于异质网络能够揭示数据的多重关系,引入合作网络,构建2-模异质网络,并基于此异质网络,进行作者潜在合作空间的测度与识别,增加作者间合作机会,促进学科知识的交流与融合提供参考。[方法/过程] 以2004-2013年间的图书情报学核心期刊论文为研究对象,定义作者-作者-关键词2模异质网络,挖掘网络中的多重关系;定义潜在合作空间的相关概念及测度公式,并运用共现分析、耦合分析及编译VBA, 程序,对2-模异质网络的作者潜在合作空间进行测度与识别。[结果/结论] 发现图书情报学领域的47位核心潜在合作者;某一研究主题的作者潜在合作空间相同或相近,重叠部分形成了该研究领域的潜在合作团队,这一发现为研究人员寻求潜在合作者提供了便利条件。     

基于本体的研究主题语义分析方法研究

[目的/意义]旨在深入语义层面对研究主题进行分析。[方法/过程]提出基于本体的研究主题语义分析方法,从语义类型和与语义关联两个维度展开,并在实证研究过程中,以“医学信息学”为例,对方法进行验证。[结果/结论]结果表明,语义类型分析能够辅助研究者对研究主题的内容进行进一步的语义理解;语义关联分析从语义角度分析各个研究主题在语义含义上的关联,在辅助研究者分析某领域研究主题时,能够综合分析相关主题,并发现新的研究交叉点。     

基于关联标签的非遗图片资源主题发现研究

[目的/意义]非遗图片资源社会化标签是大众对图片内容的意识反映,蕴含丰富的知识价值。研究标签之间的关联关系有助于构建针对标签的非遗图片资源主题导航,并对非遗图片资源的组织和展示提供参考。[方法/过程]从标签关联视角探讨非遗图片资源网站社会化标签之间的关联关系,构建关联标签网络和共标签网络,对其进行社会网络分析和对比,并采用可视化方法对主题特征进行展示。[结果/结论]所分析的非遗图片资源社会化标签存在一定主题特征,便于从用户角度组织和利用非遗图片资源,促进非遗文化的传承。     

资源配置对高校战略性新兴产业科技产出的影响实证分析——以新能源汽车产业为例

[目的/意义]分析资源配置对高校科技产出的影响,有助于发现高校增强科技创新能力的着力点。[方法/过程]以新能源汽车产业为例,首先对我国在该产业领域的科技论文和专利产出总体情况进行分析;并将分析结果与车辆工程专业全国排名前10的高校的相关科研产出进行对比,根据对比结果,进一步分析这10所高校人力、经费、科技服务等方面的资源配置对其科技创新产出的推动和影响。[结果/结论]科技服务作为一种无形生产力,在推动科技产出、提升产业核心竞争力方面具有不可或缺的作用,尤其是以图书情报机构为主体开展的各种科技支撑服务。因此,在新经济常态下,面向产业创新提供支撑服务是今后高校图书馆服务国家创新战略的重要发展方向。     

面向语义信息分析的多层次技术演化轨迹识别方法研究

[目的/意义] 面向语义信息以层次渐进的方式识别技术演化轨迹,有助于加强对技术细节的理解并提升轨迹识别的准确性。[方法/过程] 首先,提取专利和科技论文的SAO结构,依据语义信息确定研究主题,并利用S曲线分析技术生命周期。其次,借助机器学习算法与社会网络分析指标,分不同周期,通过多层次提取,筛选技术演化轨迹。最后,以造血干细胞领域为实证对象,发现该领域中与遗传病因技术主题相关的专利和科技论文的研究重点存在显著差异,该主题尚未形成统一的演化路径,且有关免疫系统疾病与糖尿病方面的研究是未来潜在的演化趋势。[结果/结论] 所提方法通过客观的数值计算结果,逐步实现复杂技术演化路径的提取与凝练,在揭示技术主要发展历程的同时,能够客观预测技术演化趋势。