本文關鍵詞：作者共引分析方法的擴展與效能改進研究?

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【摘要】：本文從文獻共引分析的研究視角改進了傳統(tǒng)作者共引分析方法的作者頻次計算方法,提出了"擴展ACA方法",增加共引矩陣的信息量,構建共引矩陣與繪制分析該領域的科學圖譜,借此改進傳統(tǒng)方法上輸入信息量過小、附加題錄信息利用過少等缺陷。筆者主要是將引文發(fā)表時間信息和擴展作者共引關系依據不同權重計算帶時間信息的共引矩陣,轉化為相關矩陣后,通過GePhi軟件繪制圖譜并進行數據解釋與分析。結果顯示,綜合時間信息的擴展ACA方法不僅保留了傳統(tǒng)ACA的能力,而且提高了作者的聚類結果和知識圖譜的可視化程度,挖掘出科學共同體的更多細節(jié)。
【作者單位】： 北京大學信息管理系;印第安納大學信息學與計算學院;
【關鍵詞】： 作者共引分析 共引分析 引文分析 信息計量學
【基金】：中國科技信息研究所系所合作項目支持
【分類號】：G353.1
【正文快照】： 共引研究(也稱為同被引研究)最早是由以SmallH為代表的以文獻為分析單位的文獻共引分析[1](Document Co-citation Analysis,DCA)研究和以WhiteH D為代表的以作者為分析單位的作者共引分析[2](Author Co-citation Analysis,ACA)研究發(fā)展而來,ACA旨在通過對文獻引證關系的分析繪

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本文編號：1063707