發(fā)布時(shí)間：2020-02-13 03:02

【摘要】：[目的 /意義]根據(jù)基金項(xiàng)目數(shù)據(jù)的特點(diǎn),提出基于基金項(xiàng)目數(shù)據(jù)的研究前沿主題探測方法,以期識別出前瞻價(jià)值更高的研究前沿,為研究前沿識別相關(guān)研究提供借鑒思路。[方法/過程]首先,基于PLDA模型識別蘊(yùn)含在基金項(xiàng)目文本中的研究主題;然后基于主題-文檔矩陣建立主題和基金項(xiàng)目文檔的映射關(guān)系,在此基礎(chǔ)上,利用主題的資助時(shí)間、資助金額和中心性指標(biāo)進(jìn)行研究前沿主題探測,從而識別出值得關(guān)注的研究前沿主題;最后,利用主題演化可視化分析方法,對研究前沿主題進(jìn)行演化分析,以預(yù)測其發(fā)展趨勢。[結(jié)果 /結(jié)論]研究結(jié)果表明,該方法可以根據(jù)基金項(xiàng)目數(shù)據(jù)的特點(diǎn)識別出蘊(yùn)含在其中的研究前沿主題,并且能夠分析研究前沿主題的分裂、融合等演化過程。
【圖文】：

利用PLDA模型進(jìn)行主題識別，相較于詞頻、共詞等基于主題詞的主題識別方法在揭示詞間語義關(guān)系上具有一定優(yōu)勢，而且在準(zhǔn)確度上不會低于LDA模型，識別效率有所提高。2．2研究前沿識別目前情報(bào)學(xué)和信息科學(xué)領(lǐng)域存在眾多和研究前沿相似和相關(guān)的概念，比如:研究前沿、科學(xué)前沿、科技前沿、新興趨勢、突現(xiàn)領(lǐng)域等等。從圖書情報(bào)工作領(lǐng)域來講，研究前沿(ResearchFront)這一概念具體明顯的學(xué)科屬性，即通過圖書情報(bào)領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)術(shù)語來定義研究前沿這一概念，其中，對國內(nèi)外圖情領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響的研究前沿概念及其發(fā)展情況如圖1所示:圖1“研究前沿”相關(guān)概念的發(fā)展時(shí)間線半個(gè)多世紀(jì)以來，研究前沿識別獲得了巨大發(fā)展，其識別方法主要可以分為基于引文、主題詞的方法，具體可以為共被引聚類、引文耦合、詞頻、共詞、社區(qū)探測和主題模型(LDA)等方法。近年來，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者就研究前沿識別問題提出了眾多卓有成效的新方法。2014年，范云滿等提出一種融合新興主題探測指標(biāo)的主題模型識別方法，利用LDA模型識別論文數(shù)據(jù)中的主題，然后基于文中構(gòu)建的新興主題特征指標(biāo)對進(jìn)入成熟階段的各個(gè)時(shí)期的主題進(jìn)行了分析，形成了新興主題探測表格和探測曲線VDP，在此基礎(chǔ)上得到值得關(guān)注的新興主題［6］。2015年，祝娜等提出一種基于LDA的研究前沿識別方法，利用VSM模型進(jìn)行語義角色標(biāo)注，構(gòu)建語義分析指標(biāo)，對論文數(shù)據(jù)中的研究問題、方法等內(nèi)容進(jìn)行語義標(biāo)引，根據(jù)標(biāo)引出的關(guān)鍵詞語義角色對應(yīng)的上位詞的概率識別出研究前沿主題［7］。2016年，鄭彥寧等提出識別研究前沿的兩個(gè)新指標(biāo):研究主題年齡和研究主題關(guān)注作者數(shù)量指標(biāo)，具體方法為基于TF-IDF抽取關(guān)鍵詞構(gòu)建共詞網(wǎng)絡(luò)，利用Newman社團(tuán)結(jié)構(gòu)探測算法進(jìn)行聚類主題識別，然后利用研究主題?

?項(xiàng)目的項(xiàng)目名稱為數(shù)據(jù)源，通過詞頻、共詞分析方法識別立項(xiàng)主題，，進(jìn)而揭示研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢［9］。2013年，秦佳航對2011－2013年國家社會科學(xué)基金在圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)類立項(xiàng)資助項(xiàng)目的關(guān)鍵詞進(jìn)行了歸類與分析，分析研究前沿與發(fā)展趨勢［10］。2014年，靜發(fā)沖等利用k-means方法對美國國家科學(xué)基金會(NSF)生物科學(xué)部的基金項(xiàng)目進(jìn)行聚類分析，展示了各類主題的項(xiàng)目研究內(nèi)容以及識別新興主題［11］。2016年，李廣建等以2011－2015年國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目中的情報(bào)學(xué)項(xiàng)目作為數(shù)據(jù)來源，通過人工判讀，對圖2基于基金項(xiàng)目數(shù)據(jù)的研究前沿主題探測與演化分析方法流程情報(bào)學(xué)社會科學(xué)基金項(xiàng)目的主題分布、熱點(diǎn)分布、研究側(cè)面、研究背景等方面進(jìn)行分析［12］。2016年，梁偉波以美國國家科學(xué)基金會2006－2015年間資助的項(xiàng)目為研究對象，利用CiteSpaceⅢ繪制物流項(xiàng)目研究計(jì)劃的知識圖譜，使用VOSviewer繪制主題詞聚類圖譜，揭示國外物流研究前沿、熱點(diǎn)主題［13］。目前，基于基金項(xiàng)目數(shù)據(jù)的研究前沿分析，一方面以詞頻、共詞等計(jì)量分析和定性分析方法為主，未深入到基金項(xiàng)目文本中;另一方面，基于文本挖掘的方法雖然將基金項(xiàng)目中蘊(yùn)含的主題識別出來，但缺乏有效的研究前沿主題的判定指標(biāo)。相較于基于論文數(shù)據(jù)的研究前沿識別研究，可以發(fā)現(xiàn)基于基金項(xiàng)目數(shù)據(jù)的識別方法、工具較為簡單，缺乏科學(xué)、準(zhǔn)確的研究前沿判別指標(biāo)，研究人員的主觀判斷影響較大，研究前沿識別結(jié)果不夠深入、準(zhǔn)確。綜上所述，本文以NSF資助的碳納米管研究領(lǐng)域基金項(xiàng)目數(shù)據(jù)為研究對象(后文簡稱NSF基金項(xiàng)目數(shù)據(jù))，利用PLDA模型識別基金項(xiàng)目文本中的主題，基于主題的資助時(shí)間、資助強(qiáng)度(金額)和中心性指標(biāo)的研究前沿主題探測指標(biāo)體系，判斷研

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本文編號：2579003