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基于主題擴散演化滯后的研究前沿識別及趨勢預測方法研究 版權信息
- ISBN：9787518999699
- 條形碼：9787518999699 ; 978-7-5189-9969-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于主題擴散演化滯后的研究前沿識別及趨勢預測方法研究 內容簡介
數據科學時代，科技情報分析與研究的問題往往更為綜合，涉及要素更為多元，同時也更為細化。本書從“主題擴散演化”這一角度切入，以基金和論文數據為研究對象，面向研究前沿識別及其預測的情報分析任務場景，研究基金、論文這兩種不同科技數據和文獻之間研究主題的擴散演化滯后現象，探索歸納其基本機制與規律，并提出一般、通用的基于主題擴散演化滯后的研究前沿識別方法，以期提高研究前沿識別結果的“前瞻價值”。
基于主題擴散演化滯后的研究前沿識別及趨勢預測方法研究 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 問題提出
1.1.3 研究意義
1.2 研究目標與研究內容
1.2.1 研究目標
1.2.2 研究內容
1.2.3 研究的創新之處
1.3 研究方法與研究工具
1.3.1 研究方法
1.3.2 研究工具
1.4 組織結構
1.5 本章小結
第2章 研究前沿識別國內外研究進展
2.1 相關概念及其界定
2.1.1 研究前沿
2.1.2 主題演化與主題擴散演化
2.2 理論基礎
2.2.1 科學發展模式理論
2.2.2 生命周期理論
2.2.3 系統論視角下基金和論文中知識增長自組織、關聯機制
2.2.4 科學知識系統內主題擴散演化滯后影響因素分析
2.3 研究前沿識別
2.3.1 基于引文的研究前沿識別方法
2.3.2 基于主題詞的研究前沿識別方法
2.3.3 基于主題模型的研究前沿識別方法
2.3.4 研究前沿識別的新方法、新思路
2.4 主題演化
2.4.1 基于引用的主題演化分析
2.4.2 基于文本內容的主題演化分析
2.5 主題演化可視化
2.6 主題擴散演化
2.7 當前研究主要不足
2.8 本章小結
第3章 基金與論文關聯的主題擴散演化路徑識別及其可視化
3.1 基金與論文關聯分析
3.1.1 研究前沿識別數據源
3.1.2 基金與論文關聯分析
3.2 基金與論文關聯的主題擴散演化路徑識別及其可視化方法框架
3.2.1 數據獲取及預處理
3.2.2 基于LDA模型的研究主題識別
3.2.3 基金和論文主題關聯構建
3.2.4 基金與論文關聯的主題擴散演化路徑可視化設計
3.3 實例驗證
3.3.1 數據集
3.3.2 基于LDA模型的基金與論文主題識別
3.3.3 基金與論文主題關聯構建
3.3.4 基金與論文關聯的主題擴散演化路徑可視化
3.3.5 討論
3.4 本章小結
第4章 基金與論文研究主題擴散演化滯后效應測度
4.1 研究假設
4.2 基本思路
4.2.1 基金和論文主題識別與關聯構建
4.2.2 基于ARDL模型的基金和論文擴散滯后模型構建
4.2.3 基金和論文研究主題擴散演化路徑滯后分析
4.3 實例驗證
4.3.1 數據集
4.3.2 主題識別與關聯
4.3.3 基于ARDL模型的基金和論文擴散滯后分析
4.3.4 基金與論文研究主題擴散演化滯后路徑可視化分析
4.4 結論與討論
4.5 本章小結
第5章 基于主題擴散演化滯后的研究前沿識別及其預測方法
5.1 研究前沿識別影響因素
5.1.1 影響因素分析
5.1.2 基金和論文數據特征分析
5.2 方法框架
5.2.1 研究前沿主題判別指標
5.2.2 基于戰略坐標圖的研究前沿主題判別
5.2.3 基于主題擴散演化滯后的研究前沿主題識別
5.2.4 基于主題擴散演化滯后的研究前沿預測解讀
5.3 實例驗證
5.3.1 數據集
5.3.2 主題識別
5.3.3 研究前沿主題指標計算
5.3.4 研究前沿主題判別
5.3.5 基金與論文主題擴散演化滯后效應測度
5.3.6 基于主題擴散演化滯后的研究前沿識別
5.3.7 基于主題擴散演化滯后的研究前沿預測及其解讀分析
5.4 討論
5.5 本章小結
第6章 實證研究
6.1 實證領域說明
6.2 數據獲取及預處理
6.2.1 數據獲取
6.2.2 數據預處理
6.3 美國納米農業領域基金和論文主題識別
6.4 美國納米農業領域基金和論文研究前沿主題初始判別
6.4.1 基金和論文主題前沿特征計算
6.4.2 基金和論文研究前沿主題初始判別
6.5 基于主題擴散演化滯后的研究前沿主題識別
6.5.1 美國納米農業領域基金和論文主題擴散演化滯后效應測度
6.5.2 滯后修正的研究前沿主題判別
6.6 美國納米農業領域研究前沿主題預測及其解讀分析
6.6.1 基于ARIMA模型的研究前沿主題強度趨勢預測分析
6.6.2 基于Word2Vec模型的研究前沿主題內容趨勢預測分析
6.7 結果驗證
6.7.1 專家咨詢驗證
6.7.2 基于共被引聚類和詞分析的研究前沿識別驗證
6.7.3 報告數據驗證
6.8 本章小結
第7章 總結與展望
7.1 研究總結
7.2 研究的不足與未來工作
附錄
附錄A 基金與論文關聯的主題擴散演化路徑可視化程序代碼
附錄B 基于LDA模型的主題識別程序代碼
附錄C 基于ARIMA模型的主題強度趨勢預測程序代碼
附錄D 美國納米農業領域檢索式
附錄E 詞向量語義距離計算結果
附錄F 基金項目和論文主題識別結果
參考文獻
1.1 研究背景與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 問題提出
1.1.3 研究意義
1.2 研究目標與研究內容
1.2.1 研究目標
1.2.2 研究內容
1.2.3 研究的創新之處
1.3 研究方法與研究工具
1.3.1 研究方法
1.3.2 研究工具
1.4 組織結構
1.5 本章小結
第2章 研究前沿識別國內外研究進展
2.1 相關概念及其界定
2.1.1 研究前沿
2.1.2 主題演化與主題擴散演化
2.2 理論基礎
2.2.1 科學發展模式理論
2.2.2 生命周期理論
2.2.3 系統論視角下基金和論文中知識增長自組織、關聯機制
2.2.4 科學知識系統內主題擴散演化滯后影響因素分析
2.3 研究前沿識別
2.3.1 基于引文的研究前沿識別方法
2.3.2 基于主題詞的研究前沿識別方法
2.3.3 基于主題模型的研究前沿識別方法
2.3.4 研究前沿識別的新方法、新思路
2.4 主題演化
2.4.1 基于引用的主題演化分析
2.4.2 基于文本內容的主題演化分析
2.5 主題演化可視化
2.6 主題擴散演化
2.7 當前研究主要不足
2.8 本章小結
第3章 基金與論文關聯的主題擴散演化路徑識別及其可視化
3.1 基金與論文關聯分析
3.1.1 研究前沿識別數據源
3.1.2 基金與論文關聯分析
3.2 基金與論文關聯的主題擴散演化路徑識別及其可視化方法框架
3.2.1 數據獲取及預處理
3.2.2 基于LDA模型的研究主題識別
3.2.3 基金和論文主題關聯構建
3.2.4 基金與論文關聯的主題擴散演化路徑可視化設計
3.3 實例驗證
3.3.1 數據集
3.3.2 基于LDA模型的基金與論文主題識別
3.3.3 基金與論文主題關聯構建
3.3.4 基金與論文關聯的主題擴散演化路徑可視化
3.3.5 討論
3.4 本章小結
第4章 基金與論文研究主題擴散演化滯后效應測度
4.1 研究假設
4.2 基本思路
4.2.1 基金和論文主題識別與關聯構建
4.2.2 基于ARDL模型的基金和論文擴散滯后模型構建
4.2.3 基金和論文研究主題擴散演化路徑滯后分析
4.3 實例驗證
4.3.1 數據集
4.3.2 主題識別與關聯
4.3.3 基于ARDL模型的基金和論文擴散滯后分析
4.3.4 基金與論文研究主題擴散演化滯后路徑可視化分析
4.4 結論與討論
4.5 本章小結
第5章 基于主題擴散演化滯后的研究前沿識別及其預測方法
5.1 研究前沿識別影響因素
5.1.1 影響因素分析
5.1.2 基金和論文數據特征分析
5.2 方法框架
5.2.1 研究前沿主題判別指標
5.2.2 基于戰略坐標圖的研究前沿主題判別
5.2.3 基于主題擴散演化滯后的研究前沿主題識別
5.2.4 基于主題擴散演化滯后的研究前沿預測解讀
5.3 實例驗證
5.3.1 數據集
5.3.2 主題識別
5.3.3 研究前沿主題指標計算
5.3.4 研究前沿主題判別
5.3.5 基金與論文主題擴散演化滯后效應測度
5.3.6 基于主題擴散演化滯后的研究前沿識別
5.3.7 基于主題擴散演化滯后的研究前沿預測及其解讀分析
5.4 討論
5.5 本章小結
第6章 實證研究
6.1 實證領域說明
6.2 數據獲取及預處理
6.2.1 數據獲取
6.2.2 數據預處理
6.3 美國納米農業領域基金和論文主題識別
6.4 美國納米農業領域基金和論文研究前沿主題初始判別
6.4.1 基金和論文主題前沿特征計算
6.4.2 基金和論文研究前沿主題初始判別
6.5 基于主題擴散演化滯后的研究前沿主題識別
6.5.1 美國納米農業領域基金和論文主題擴散演化滯后效應測度
6.5.2 滯后修正的研究前沿主題判別
6.6 美國納米農業領域研究前沿主題預測及其解讀分析
6.6.1 基于ARIMA模型的研究前沿主題強度趨勢預測分析
6.6.2 基于Word2Vec模型的研究前沿主題內容趨勢預測分析
6.7 結果驗證
6.7.1 專家咨詢驗證
6.7.2 基于共被引聚類和詞分析的研究前沿識別驗證
6.7.3 報告數據驗證
6.8 本章小結
第7章 總結與展望
7.1 研究總結
7.2 研究的不足與未來工作
附錄
附錄A 基金與論文關聯的主題擴散演化路徑可視化程序代碼
附錄B 基于LDA模型的主題識別程序代碼
附錄C 基于ARIMA模型的主題強度趨勢預測程序代碼
附錄D 美國納米農業領域檢索式
附錄E 詞向量語義距離計算結果
附錄F 基金項目和論文主題識別結果
參考文獻
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基于主題擴散演化滯后的研究前沿識別及趨勢預測方法研究 作者簡介
劉自強，博士，山東臨沂人，畢業于中國科學院文獻情報中心情報學專業。目前任職于南京師范大學新聞與傳播學院網絡與新媒體系，研究方向主要包括：研究前沿識別、科技情報分析方法、數據挖掘、數據可視化和網絡輿情分析等。圍繞相關方向以第一或通訊作者身份發表《中國圖書館學報》、《情報學報》等高質量CSSCI期刊論文近20篇。2021年獲得國家自然科學基金青年項目，2021年獲得江蘇省雙創博士項目支持。
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