基于SOM的领域热点主题探测

doi:10.11925/infotech.1003-3513.2011.01.10

现代图书情报技术

2011, Vol. 27

Issue (1): 63-68 https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2011.01.10

情报分析与研究

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

基于SOM的领域热点主题探测

陆伟, 彭玉, 陈武

武汉大学信息资源研究中心武汉 430072

Hot Research Topics Detection Based on SOM

Lu Wei, Peng Yu, Chen Wu

Center for Studies of Information Resources, Wuhan University, Wuhan 430072,China

摘要
参考文献
相关文章
Metrics

全文: PDF (491 KB) HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要

针对学科领域中热点研究主题探测,尝试综合运用共词分析方法与自组织映射(SOM)方法,在词频统计的基础上,分析高频主题词在文献中的共现,并作为输入数据利用SOM Toolbox进行SOM聚类分析,得到领域热点研究主题。以传统医药领域为例进行实证分析,结果表明该方法对领域中热点主题探测有一定效果。

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章
	陆伟
	彭玉
	陈武

关键词 ：自组织映射, 热点主题, 共词分析, 传统医药

Abstract：

According to detection of hot topics in a research field, the paper proposes a method combining co-word analysis and SOM together. By analysing the co-occurrence of high-frequency keywords in the literature as input data and using SOM Toolbox for SOM clustering, the collection of hot research topics is obtained.At last a case study is done by taking traditional medicine as an example, and experimental results show that this method is efficient in the process of hot research topics detection.

Key words： SOM Hot research topics Co-word analysis Traditional medicine

收稿日期: 2010-11-22 出版日期: 2011-02-12

G202

基金资助:

本文系教育部人文社会科学规划项目“专家专长智能识别与检索系统实现研究” (项目编号: 09YJA870021)的研究成果之一。

引用本文:

陆伟, 彭玉, 陈武. 基于SOM的领域热点主题探测[J]. 现代图书情报技术, 2011, 27(1): 63-68.
Lu Wei, Peng Yu, Chen Wu. Hot Research Topics Detection Based on SOM. New Technology of Library and Information Service, 2011, 27(1): 63-68.

链接本文:

https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2011.01.10 或 https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2011/V27/I1/63

[1] Price D J. Networks of Scientific Papers
[J]. Science, 1965,149(3683):510-515.

[2] 马费成,张勤.国内外知识管理研究热点——基于词频的统计分析
[J]. 情报学报 ,2006,25(2):163-171.

[3] Dalpé R, Gauthier E, Ippersiel M P. The State of Nanotechnology Research: Report to the National Research Council of Canada. 1997.

[4] 马费成,望俊成,陈金霞,等. 我国数字信息资源研究的热点领域:共词分析透视
[J]. 情报理论与实践 , 2007,30(4):438-443.

[5] Courtial J P. A Coword Analysis of Scientometrics
[J].Scientometrics,1994,31(3):251-260.

[6] Kleinberg J. Bursty and Hierarchical Structure in Streams. In: Proceedings of the 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.2002:91-101.

[7] Chen C M. CiteSpace II: Detecting and Visualizing Emerging Trends and Transient Patterns in Scientific Literature
[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology,2006,57(3):359-377.

[8] 李文兰,杨祖国. 情报学研究主题分布的文献计量学分析
[J]. 情报科学 ,2005,23(3):396-400.

[9] Shibata Naoki, Kajikawa Yuya, Takeda Yoshiyuki, et al. Comparative Study on Methods of Detecting Research Fronts Using Different Types of Citation
[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology,2009,60(3):571-580.

[10] 张倩,潘云涛,武夷山. 基于Web of Science数据的图书情报学研究聚类分析
[J]. 情报杂志 ,2007,26(2):82-84.

[11] Chen C M, McCain K, White H, et al. Mapping Scientometrics (1981-2001). In: Proceedings of the 65th Asist Annual Meeting. Medford: Information Today Inc. 2002:25-34.

[12] 刘则渊.科学学理论体系建构的思考——基于科学计量学的中外科学学进展研究报告
[J]. 科学学研究 ,2006,24(1):1-11.

[13] 梁永霞,刘则渊,杨中楷,等.引文分析领域前沿与演化知识图谱
[J]. 科学学研究 ,2009,27(4):516-522.

[14] 宋旭昌. 2007年iSchool科研热点分析
[J]. 情报探索 ,2008,12(9):118-121.

[15] Courtial J.P, Callon M, Sigogneau A. The Use of Patent Titles for Identifying the Topics of Invention and Forecasting Trends
[J]. Scientometrics,1993,26(2):231-242.

[16] 安璐.基于自组织映射的期刊主题研究. 武汉:武汉大学,2009.

[17] Laboratory of Computer and Information Science. SOM Toolbox. http://www.cis.hut.fi/projects/somtoolbox/.

[1]	邬金鸣,侯跃芳,崔雷. 基于医学主题词标引规则的词共现聚类分析结果自动判读和表达的研究[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(9): 133-144.
[2]	岳丽欣,刘自强,胡正银. 面向趋势预测的热点主题演化分析方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 22-34.
[3]	丁晟春,俞沣洋,李真. 网络舆情潜在热点主题识别研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 29-38.
[4]	程齐凯,王佳敏,陆伟. 基于引用共词网络的领域基础词汇发现研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 57-65.
[5]	周成,魏红芹. *专利价值评估与分类研究^——基于自组织映射支持向量机**[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(5): 117-124.
[6]	赵宇翔,彭希羡. 媒体即社区？信息系统领域基于文献的研究主题分析^*[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(1): 56-65.
[7]	胡昌平, 陈果. 共词分析中的词语贡献度特征选择研究[J]. 现代图书情报技术, 2013, 29(7/8): 89-93.
[8]	唐晓波, 肖璐. 融合关键词增补与领域本体的共词分析方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2013, 29(11): 60-67.
[9]	叶春蕾, 冷伏海. 科技文献全文主题识别方法实证研究[J]. 现代图书情报技术, 2012, 28(1): 53-57.
[10]	杨颖, 崔雷. 应用改进的共词聚类法探索医学信息学热点主题演变[J]. 现代图书情报技术, 2011, 27(1): 83-87.
[11]	安璐, 李纲. 国外图书情报类期刊热点主题及发展趋势研究[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(9): 48-55.
[12]	王立学,冷伏海,王海霞. 技术成熟度及其识别方法研究*[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(3): 58-63.
[13]	陈仕吉. 科学研究前沿探测方法综述[J]. 现代图书情报技术, 2009, (9): 28-33.
[14]	余传明. 从用户评论中挖掘产品属性——基于SOM的实现[J]. 现代图书情报技术, 2009, 25(5): 61-66.
[15]	王建冬. 基于复杂网络方法的国内信息服务研究概念网络分析[J]. 现代图书情报技术, 2009, (10): 56-61.

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed