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基于时序关键词的学科交叉研究主题分析——以情报学与计算机科学为例 被引量:22

Timing Keywords-based Interdisciplinary Research Topics Analysis:A Case Study of Information Science and Computer Science
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摘要 文章通过对时序高频词聚类,把情报学与计算机科学两个学科的交叉研究主题分为核心、新兴、衰退与稳定四种不同趋势变化的主题类型;通过对时序低频词聚类,预测两个学科的潜在交叉研究主题将会集中在新兴技术方法的应用、信息检索的深入研究和网络信息的有效组织、管理与利用三大方面。 By the cluster analysis of timing high - frequency words, the topics of information science and computer science were divided into core, emerging, recession and stable trends in four different types of topics. By the cluster analysis of timing low - frequency words, the authors predict that potential cross - cutting topics of two disciplines will focus on the application of new technology and methods, further research of information retrieval as well as the organization, management and efficient use of network information.
出处 《情报资料工作》 CSSCI 北大核心 2014年第6期44-48,共5页 Information and Documentation Services
基金 国家社会科学基金项目"基于社会网络分析的学科评价研究"(编号:11BTQ020) 山东理工大学人文社会科学发展基金项目"web信息挖掘与智能检索"(编号:2010GGTD05)的研究成果之一
关键词 时序关键词 交叉主题 聚类分析 潜在主题 timing keywords, cross - cutting topics, cluster analysis, potential topics
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参考文献22

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