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基于合著网络社区发现的情报学研究主题演化分析 被引量：9
1
作者 舒文琛 周恩国 +1 位作者 李岱峰 梁晓敏 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2020年第1期75-81,共7页
【目的/意义】从学者的合作网络中进行社区发现及主题分布研究是具有十分重要的意义点。本文从社区结构及其主题分布演化的角度分析并归纳情报学领域的研究现状和预测未来发展趋势。【方法/过程】本文通过构建动态社区-主题模型,拟研究... 【目的/意义】从学者的合作网络中进行社区发现及主题分布研究是具有十分重要的意义点。本文从社区结构及其主题分布演化的角度分析并归纳情报学领域的研究现状和预测未来发展趋势。【方法/过程】本文通过构建动态社区-主题模型,拟研究情报学文献中合著社区及其研究主题演变过程。【结果/结论】2000-2017年间,合著网络社区演化呈现松散到聚合的趋势,在2012-2017年间基本形成三个大型的社区,每个社区的主题演化路径有不同的模式:分裂融合模式、主干聚集模式和主干分解细化模式;不同社区的主题变化影响着社区演化路径。每个社区的主题分布具有逐步多样化的特点,并且与数据挖掘、大数据分析、人工智能的研究日益紧密. 展开更多
关键词 合著网络社区 发现主题模型 主题分析 动态演化 情报学
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