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基于主题扩散演化滞后的研究前沿识别及趋势预测方法研究 版权信息
- ISBN：9787518999699
- 条形码：9787518999699 ; 978-7-5189-9969-9
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
基于主题扩散演化滞后的研究前沿识别及趋势预测方法研究 内容简介
数据科学时代，科技情报分析与研究的问题往往更为综合，涉及要素更为多元，同时也更为细化。本书从“主题扩散演化”这一角度切入，以基金和论文数据为研究对象，面向研究前沿识别及其预测的情报分析任务场景，研究基金、论文这两种不同科技数据和文献之间研究主题的扩散演化滞后现象，探索归纳其基本机制与规律，并提出一般、通用的基于主题扩散演化滞后的研究前沿识别方法，以期提高研究前沿识别结果的“前瞻价值”。
基于主题扩散演化滞后的研究前沿识别及趋势预测方法研究 目录
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 问题提出
1.1.3 研究意义
1.2 研究目标与研究内容
1.2.1 研究目标
1.2.2 研究内容
1.2.3 研究的创新之处
1.3 研究方法与研究工具
1.3.1 研究方法
1.3.2 研究工具
1.4 组织结构
1.5 本章小结
第2章 研究前沿识别国内外研究进展
2.1 相关概念及其界定
2.1.1 研究前沿
2.1.2 主题演化与主题扩散演化
2.2 理论基础
2.2.1 科学发展模式理论
2.2.2 生命周期理论
2.2.3 系统论视角下基金和论文中知识增长自组织、关联机制
2.2.4 科学知识系统内主题扩散演化滞后影响因素分析
2.3 研究前沿识别
2.3.1 基于引文的研究前沿识别方法
2.3.2 基于主题词的研究前沿识别方法
2.3.3 基于主题模型的研究前沿识别方法
2.3.4 研究前沿识别的新方法、新思路
2.4 主题演化
2.4.1 基于引用的主题演化分析
2.4.2 基于文本内容的主题演化分析
2.5 主题演化可视化
2.6 主题扩散演化
2.7 当前研究主要不足
2.8 本章小结
第3章 基金与论文关联的主题扩散演化路径识别及其可视化
3.1 基金与论文关联分析
3.1.1 研究前沿识别数据源
3.1.2 基金与论文关联分析
3.2 基金与论文关联的主题扩散演化路径识别及其可视化方法框架
3.2.1 数据获取及预处理
3.2.2 基于LDA模型的研究主题识别
3.2.3 基金和论文主题关联构建
3.2.4 基金与论文关联的主题扩散演化路径可视化设计
3.3 实例验证
3.3.1 数据集
3.3.2 基于LDA模型的基金与论文主题识别
3.3.3 基金与论文主题关联构建
3.3.4 基金与论文关联的主题扩散演化路径可视化
3.3.5 讨论
3.4 本章小结
第4章 基金与论文研究主题扩散演化滞后效应测度
4.1 研究假设
4.2 基本思路
4.2.1 基金和论文主题识别与关联构建
4.2.2 基于ARDL模型的基金和论文扩散滞后模型构建
4.2.3 基金和论文研究主题扩散演化路径滞后分析
4.3 实例验证
4.3.1 数据集
4.3.2 主题识别与关联
4.3.3 基于ARDL模型的基金和论文扩散滞后分析
4.3.4 基金与论文研究主题扩散演化滞后路径可视化分析
4.4 结论与讨论
4.5 本章小结
第5章 基于主题扩散演化滞后的研究前沿识别及其预测方法
5.1 研究前沿识别影响因素
5.1.1 影响因素分析
5.1.2 基金和论文数据特征分析
5.2 方法框架
5.2.1 研究前沿主题判别指标
5.2.2 基于战略坐标图的研究前沿主题判别
5.2.3 基于主题扩散演化滞后的研究前沿主题识别
5.2.4 基于主题扩散演化滞后的研究前沿预测解读
5.3 实例验证
5.3.1 数据集
5.3.2 主题识别
5.3.3 研究前沿主题指标计算
5.3.4 研究前沿主题判别
5.3.5 基金与论文主题扩散演化滞后效应测度
5.3.6 基于主题扩散演化滞后的研究前沿识别
5.3.7 基于主题扩散演化滞后的研究前沿预测及其解读分析
5.4 讨论
5.5 本章小结
第6章 实证研究
6.1 实证领域说明
6.2 数据获取及预处理
6.2.1 数据获取
6.2.2 数据预处理
6.3 美国纳米农业领域基金和论文主题识别
6.4 美国纳米农业领域基金和论文研究前沿主题初始判别
6.4.1 基金和论文主题前沿特征计算
6.4.2 基金和论文研究前沿主题初始判别
6.5 基于主题扩散演化滞后的研究前沿主题识别
6.5.1 美国纳米农业领域基金和论文主题扩散演化滞后效应测度
6.5.2 滞后修正的研究前沿主题判别
6.6 美国纳米农业领域研究前沿主题预测及其解读分析
6.6.1 基于ARIMA模型的研究前沿主题强度趋势预测分析
6.6.2 基于Word2Vec模型的研究前沿主题内容趋势预测分析
6.7 结果验证
6.7.1 专家咨询验证
6.7.2 基于共被引聚类和词分析的研究前沿识别验证
6.7.3 报告数据验证
6.8 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 研究总结
7.2 研究的不足与未来工作
附录
附录A 基金与论文关联的主题扩散演化路径可视化程序代码
附录B 基于LDA模型的主题识别程序代码
附录C 基于ARIMA模型的主题强度趋势预测程序代码
附录D 美国纳米农业领域检索式
附录E 词向量语义距离计算结果
附录F 基金项目和论文主题识别结果
参考文献
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 问题提出
1.1.3 研究意义
1.2 研究目标与研究内容
1.2.1 研究目标
1.2.2 研究内容
1.2.3 研究的创新之处
1.3 研究方法与研究工具
1.3.1 研究方法
1.3.2 研究工具
1.4 组织结构
1.5 本章小结
第2章 研究前沿识别国内外研究进展
2.1 相关概念及其界定
2.1.1 研究前沿
2.1.2 主题演化与主题扩散演化
2.2 理论基础
2.2.1 科学发展模式理论
2.2.2 生命周期理论
2.2.3 系统论视角下基金和论文中知识增长自组织、关联机制
2.2.4 科学知识系统内主题扩散演化滞后影响因素分析
2.3 研究前沿识别
2.3.1 基于引文的研究前沿识别方法
2.3.2 基于主题词的研究前沿识别方法
2.3.3 基于主题模型的研究前沿识别方法
2.3.4 研究前沿识别的新方法、新思路
2.4 主题演化
2.4.1 基于引用的主题演化分析
2.4.2 基于文本内容的主题演化分析
2.5 主题演化可视化
2.6 主题扩散演化
2.7 当前研究主要不足
2.8 本章小结
第3章 基金与论文关联的主题扩散演化路径识别及其可视化
3.1 基金与论文关联分析
3.1.1 研究前沿识别数据源
3.1.2 基金与论文关联分析
3.2 基金与论文关联的主题扩散演化路径识别及其可视化方法框架
3.2.1 数据获取及预处理
3.2.2 基于LDA模型的研究主题识别
3.2.3 基金和论文主题关联构建
3.2.4 基金与论文关联的主题扩散演化路径可视化设计
3.3 实例验证
3.3.1 数据集
3.3.2 基于LDA模型的基金与论文主题识别
3.3.3 基金与论文主题关联构建
3.3.4 基金与论文关联的主题扩散演化路径可视化
3.3.5 讨论
3.4 本章小结
第4章 基金与论文研究主题扩散演化滞后效应测度
4.1 研究假设
4.2 基本思路
4.2.1 基金和论文主题识别与关联构建
4.2.2 基于ARDL模型的基金和论文扩散滞后模型构建
4.2.3 基金和论文研究主题扩散演化路径滞后分析
4.3 实例验证
4.3.1 数据集
4.3.2 主题识别与关联
4.3.3 基于ARDL模型的基金和论文扩散滞后分析
4.3.4 基金与论文研究主题扩散演化滞后路径可视化分析
4.4 结论与讨论
4.5 本章小结
第5章 基于主题扩散演化滞后的研究前沿识别及其预测方法
5.1 研究前沿识别影响因素
5.1.1 影响因素分析
5.1.2 基金和论文数据特征分析
5.2 方法框架
5.2.1 研究前沿主题判别指标
5.2.2 基于战略坐标图的研究前沿主题判别
5.2.3 基于主题扩散演化滞后的研究前沿主题识别
5.2.4 基于主题扩散演化滞后的研究前沿预测解读
5.3 实例验证
5.3.1 数据集
5.3.2 主题识别
5.3.3 研究前沿主题指标计算
5.3.4 研究前沿主题判别
5.3.5 基金与论文主题扩散演化滞后效应测度
5.3.6 基于主题扩散演化滞后的研究前沿识别
5.3.7 基于主题扩散演化滞后的研究前沿预测及其解读分析
5.4 讨论
5.5 本章小结
第6章 实证研究
6.1 实证领域说明
6.2 数据获取及预处理
6.2.1 数据获取
6.2.2 数据预处理
6.3 美国纳米农业领域基金和论文主题识别
6.4 美国纳米农业领域基金和论文研究前沿主题初始判别
6.4.1 基金和论文主题前沿特征计算
6.4.2 基金和论文研究前沿主题初始判别
6.5 基于主题扩散演化滞后的研究前沿主题识别
6.5.1 美国纳米农业领域基金和论文主题扩散演化滞后效应测度
6.5.2 滞后修正的研究前沿主题判别
6.6 美国纳米农业领域研究前沿主题预测及其解读分析
6.6.1 基于ARIMA模型的研究前沿主题强度趋势预测分析
6.6.2 基于Word2Vec模型的研究前沿主题内容趋势预测分析
6.7 结果验证
6.7.1 专家咨询验证
6.7.2 基于共被引聚类和词分析的研究前沿识别验证
6.7.3 报告数据验证
6.8 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 研究总结
7.2 研究的不足与未来工作
附录
附录A 基金与论文关联的主题扩散演化路径可视化程序代码
附录B 基于LDA模型的主题识别程序代码
附录C 基于ARIMA模型的主题强度趋势预测程序代码
附录D 美国纳米农业领域检索式
附录E 词向量语义距离计算结果
附录F 基金项目和论文主题识别结果
参考文献
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基于主题扩散演化滞后的研究前沿识别及趋势预测方法研究 作者简介
刘自强，博士，山东临沂人，毕业于中国科学院文献情报中心情报学专业。目前任职于南京师范大学新闻与传播学院网络与新媒体系，研究方向主要包括：研究前沿识别、科技情报分析方法、数据挖掘、数据可视化和网络舆情分析等。围绕相关方向以第一或通讯作者身份发表《中国图书馆学报》、《情报学报》等高质量CSSCI期刊论文近20篇。2021年获得国家自然科学基金青年项目，2021年获得江苏省双创博士项目支持。
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