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现代图书情报技术  2011, Vol. 27 Issue (7/8): 62-67     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2011.07-08.11
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可视化的共词聚类系统分析及实现
邢美凤1,2,3, 许德山1,2
1. 中国科学院国家科学图书馆 北京 100190;
2. 中国科学院研究生院 北京 100049;
3. 晋中学院图书馆 晋中 030600
Design and Implementation of Visual Co-word and Cluster Analyzer
Xing Meifeng1,2,3, Xu Deshan1,2
1. National Science Library, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;
2. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
3. Jinzhong University Library, Jinzhong 030600, China
全文: PDF (2407 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在分析现有文献计量软件的优缺点及利用文献计量方法进行科学研究的目的与工作流程的基础上,建立多种文献数据库题录字典,有效进行关键词的合并和修正,集成文献计量中统计、共词和聚类过程,设计和实现一种可视化的共词聚类分析系统。
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邢美凤
许德山
关键词 共词聚类可视化    
Abstract:By analyzing the advantages and disadvantages of the existing bibliometric software, the purpose of scientific research and workflow based on the bibliometric method, this paper establishes a variety of bibliographic entry dictionary, combines and corrects keywords effectively, integrates the process of statistics, co-word and the clustering. Then it designs and completes a sort of visual co-word and cluster analyzer system.
Key wordsCo-word    Cluster    Visual
收稿日期: 2011-05-17      出版日期: 2011-10-09
: 

TP311 G350

 
引用本文:   
邢美凤, 许德山. 可视化的共词聚类系统分析及实现[J]. 现代图书情报技术, 2011, 27(7/8): 62-67.
Xing Meifeng, Xu Deshan. Design and Implementation of Visual Co-word and Cluster Analyzer. New Technology of Library and Information Service, 2011, 27(7/8): 62-67.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2011.07-08.11      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2011/V27/I7/8/62
[1] 刘则渊,陈悦,侯海燕,等. 科学知识图谱:方法与应用[M]. 北京:人民出版社,2008:40-42.

[2] Persson O. BIBEXCEL.http://www8.umu.se/inforsk/Bibexcel/.

[3] 高祥宝,董寒青. 数据分析与SPSS应用[M]. 北京: 清华大学出版社,2007.

[4] Borgatti S, Everett M, Freeman L. UCINET.http://www.analytictech.com/ucinet/.

[5] 王曰芬,颜端武,路菲. 文献计量与内容分析综合应用软件的开发与实验[J]. 图书情报工作, 2005,49(6): 24-28.

[6] 周春雷,王伟军,成江东. CNKI 输出文件在文献计量中的应用[J]. 图书情报工作, 2007,51(7):124-126.

[7] 张云. 基于开源软件的中文学术文献计量软件的开发实践[J]. 现代图书情报技术, 2010(4):87-91.

[8] 肖伟, 魏庆琦.学术论文共词分析系统的设计与实现[J]. 情报理论与实践, 2009,32 (3):102-105.

[9] 崔雷.BICOMS.http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=82196&do= blog&id=300020.

[10] 冷伏海,吴霞. 基于文献的知识挖掘:概念、关键技术与应用 . // 情报学进展第7 卷(2006-2007 年度评论)[M]. 北京:国防工业出版社,2008:271-306.

[11] 化柏林. 文献计量分析研究的分类与处理流程 [J]. 情报科学, 2007,25(9): 1332-1336.

[12] Johnson S C. Hierarchical Clustering Schemes[J]. Psychometrika,1967, 32 (3): 241-254.

[13] Sokal R R, Sneath P H A. Principles of Numerical Taxonomy[M].San Francisco : W. H. Freeman, 1963: 180-181.

[14] Sneath P H A. The Application of Computers to Taxonomy[J]. Journal of General Microbiology, 1957, 17(1): 201-226.

[15] Srensen T. A Method of Establishing Groups of Equal Amplitude in Plant Sociology Based on Similarity of Species Content and Its Application to Analyses of the Vegetation on Danish Commons [J]. Biologiske Skrifter, 1948, 5(4):1-34.

[16] Gower J C. Some Distance Properties of Latent Root and Vector Methods Used in Multivariate Analysis[J]. Biometrika, 1966, 53 (3-4):325-338.

[17] The Java Tutorial.http://download.oracle.com/javase/tutorial.

[18] 孙卫琴. Java面向对象编程 [M].北京:电子工业出版社,2006.

[19] Eckel B. Java 编程思想[M].陈昊鹏译.3版.北京: 机械工业出版社,2005.

[20] 阎宏. Java与模式 [M].北京: 电子工业出版社,2002:729-733.
[1] 王若琳, 牛振东, 蔺奇卡, 朱一凡, 邱萍, 陆浩, 刘东磊. 基于异质信息嵌入与RNN聚类参数预测的作者姓名消歧方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 13-24.
[2] 王晰巍,贾若男,韦雅楠,张柳. 多维度社交网络舆情用户群体聚类分析方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 25-35.
[3] 卢利农,祝忠明,张旺强,王小春. 基于Lingo3G聚类算法的机构知识库跨库知识整合与知识指纹服务实现[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 127-132.
[4] 张梦瑶, 朱广丽, 张顺香, 张标. 基于情感分析的微博热点话题用户群体划分模型 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 43-49.
[5] 丁浩, 艾文华, 胡广伟, 李树青, 索炜. 融合用户兴趣波动时序的个性化推荐模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 45-58.
[6] 杨辰, 陈晓虹, 王楚涵, 刘婷婷. 基于用户细粒度属性偏好聚类的推荐策略*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 94-102.
[7] 于丰畅,程齐凯,陆伟. 基于几何对象聚类的学术文献图表定位研究[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(1): 140-149.
[8] 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.
[9] 温萍梅,叶志炜,丁文健,刘颖,徐健. 命名实体消歧研究进展综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(9): 15-25.
[10] 席运江, 杜蝶蝶, 廖晓, 仉学红. 基于超网络的企业微博用户聚类研究及特征分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 107-118.
[11] 杨旭,钱晓东. 基于改进的Vicsek模型的社会网络同步聚类算法*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 119-128.
[12] 熊回香,李晓敏,李跃艳. 基于图书评论属性挖掘的群组推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 214-222.
[13] 陈挺,王海名,王小梅. 基于可视化的基金资助热点及其演化发现方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 60-67.
[14] 魏家泽,董诚,何彦青,刘志辉,彭柯芸. 基于均衡段落和分话题向量的新闻热点话题检测研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(10): 70-79.
[15] 赵华茗,余丽,周强. 基于均值漂移算法的文本聚类数目优化研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(9): 27-35.
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