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基于高维稀疏聚类的知识结构识别研究

摘要:[目的/意义]基于文献对某一领域的知识结构进行识别是文献计量分析的一个重要任务,可以揭示该领域的研究特征。[方法/过程]传统知识结构识别是二步式的,即首先基于某种分析思想构建同种元素间的关联程度矩阵,然后再对该矩阵进行结构识别。本研究构建一个直接基于“文献—关键词”矩阵进行高维稀疏聚类来识别知识结构的方法,然后以2009-2018年国内数据挖掘领域期刊论文为例,与传统基于关键词共现进行知识结构识别方法进行了对比分析。[结果/结论]实验结果表明,基于高维稀疏聚类探测知识结构是有效的,并且该方法可以获得差异度较大的子类,结果解读可以获取更多信息。

关键词:
  • 知识结构  
  • 识别  
  • 高维稀疏  
  • 聚类  
  • 共词分析  
  • 数据挖掘  
作者:
黄月; 王鑫
单位:
北京语言大学信息科学学院; 北京100083
刊名:
现代情报

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:现代情报

现代情报杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:22-1182/G3。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1980年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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