【摘要】：[目的/意義]為了從海量數據中發(fā)現不易被發(fā)現的有價值的異類知識,避免知識的流失,從系統(tǒng)視角來對異類知識和離群點進行了探索。[方法/過程]首先對異類知識和離群點檢測研究進行梳理。其次采用SNA,數據源采用中國知網和EBSCO為基礎收錄相關文獻信息,利用文獻題錄信息分析軟件BIBEXCEL構建共詞矩陣,使用UCINET繪制了共現圖,對離群點的高頻關鍵詞共現性和高產作者合著情況進行分析。并提供了可視化的圖形來揭示研究該領域的發(fā)展趨勢和現狀。[結果/結論]研究結果表明現階段對于異類知識的研究主要聚焦于outlier的挖掘和算法的提出、改進方面,而對異類知識管理機理方面的相關研究很少,不僅缺乏足夠重視而且沒有進行深入研究的探索。
[Abstract]:[objective / significance] in order to find the valuable and unusual knowledge from the massive data and avoid the loss of knowledge, this paper explores the different knowledge and outliers from a systematic perspective. Methods / process: firstly, the research on heterogeneity knowledge and outlier detection was combed. Secondly, the SNA, data source is used to collect the relevant literature information on the basis of China knowledge net and EBSCO, and the co-word matrix is constructed by using the document title information analysis software BIBEXCEL, and the co-occurrence map is drawn by UCINET. The cooccurrence of high frequency keywords in outliers and co-authorship of high-yield authors were analyzed. Visual graphics are also provided to reveal the development trend and current situation of this field. [results / conclusion] the results show that the current research on heterogeneous knowledge is mainly focused on the mining of outlier and the presentation and improvement of algorithms, but there is little research on the mechanism of heterogeneous knowledge management. Not only lack of enough attention, but also do not carry out in-depth research.
【作者單位】： 武漢紡織大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目“大數據情景的outlier分析與異類知識管理模式研究”(編號:71571139) 湖北省高等學校人文社會科學重點研究基地-企業(yè)決策支持研究中心重大項目支持
【分類號】：TP311.13

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