基于Web of Science的本体研究论文定量分析

doi:10.11925/infotech.1003-3513.2006.11.12

现代图书情报技术

2006, Vol. 1

Issue (11): 46-50 https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2006.11.12

数字图书馆

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

基于Web of Science的本体研究论文定量分析

程慧荣¹张晓阳²孙坦³黄国彬^3,4

¹(鲁东大学图书馆烟台 264025）
²(江苏大学图书馆镇江 212013)
³(中国科学院文献情报中心北京 100080)
⁴(中国科学院研究生院北京 100049)

A Quantitative Analysis of Ontology Research Articles Based on Web of Science

Cheng Huirong¹Zhang Xiaoyang²Sun Tan³ Huang Guobin^3,4

¹(Library of Ludong University, Yantai 264025,China)
²(Library of Jiangsu University, Zhenjiang 212013,China)
³(Library of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100080,China)
⁴(Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)

摘要
参考文献
相关文章
Metrics

全文:
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要

以Web of Science为情报源，以主题词为检索方式，采用定量分析的方法，从论文的年代分布、期刊分布、作者、关键词以及被引频次等几个方面进行统计分析，确定本体研究领域的核心期刊、核心机构、核心作者和经典文献, 同时对本体的研究主题也进行了基于定量的分析。

	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
	黄国彬
	孙坦
	程慧荣
	张晓阳

关键词 ：本体, 统计分析, 研究论文, Web of Science

Abstract：

This paper selecteds Web of Science as the information source and title of papers as the retrival points, adoptes the quantitative methos, analyzes the distribution of time and periodicals, authors of papers ，keywords and cited frequency, initiatively pointes out the core periodicals, core organizations, core authors and classic papers.

Key words： Ontology Statistical analysis Research paper Web of Science

收稿日期: 2006-08-24 出版日期: 2006-11-25

G350

通讯作者: 程慧荣 E-mail: chrhc@126.com

作者简介: 程慧荣,张晓阳,孙坦,黄国彬

引用本文:

程慧荣,张晓阳,孙坦,黄国彬 . 基于Web of Science的本体研究论文定量分析[J]. 现代图书情报技术, 2006, 1(11): 46-50.
Cheng Huirong,Zhang Xiaoyang,Sun Tan,Huang Guobin . A Quantitative Analysis of Ontology Research Articles Based on Web of Science. New Technology of Library and Information Service, 2006, 1(11): 46-50.

链接本文:

https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2006.11.12 或 https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2006/V1/I11/46

1刘红阁等.本体论的研究和应用现状.信息技术快报，2005（1）：1-12
2庞景安.科学计量研究方法论.北京：科学技术文献出版社，2002

[1]	盛姝, 黄奇, 杨洋, 解绮雯, 秦新国. HL7 FHIR框架下中国医疗领域信息交换研究与解决方案[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 13-28.
[2]	曾桢,李纲,毛进,陈璟浩. 区域公共安全数据治理与业务领域本体研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(9): 41-55.
[3]	强韶华,罗云鹿,李玉鹏,吴鹏. 基于RBR和CBR的金融事件本体推理研究 ^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(8): 94-104.
[4]	邓诗琦,洪亮. *面向智能应用的领域本体构建研究^——以反电话诈骗领域为例**[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 73-84.
[5]	高广尚. 用户画像构建方法研究综述^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(3): 25-35.
[6]	王颖,钱力,谢靖,常志军,孔贝贝. 科技大数据知识图谱构建模型与方法研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(1): 15-26.
[7]	何有世, 何述芳. 基于领域本体的产品网络口碑信息多层次细粒度情感挖掘^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 60-68.
[8]	唐慧慧, 王昊, 张紫玄, 王雪颖. 基于汉字标注的中文历史事件名抽取研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(7): 89-100.
[9]	庞贝贝, 苟娟琼, 穆文歆. 面向高校学生深度辅导领域的主题建模和主题上下位关系识别研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(6): 92-101.
[10]	丁晟春, 刘梦露, 傅柱. 概念设计中基于知识流的多维设计知识统一建模技术研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(2): 11-19.
[11]	涂海丽, 唐晓波. 基于标签的商品推荐模型研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(9): 28-39.
[12]	陈二静, 姜恩波. 文本相似度计算方法研究综述[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 1-11.
[13]	白如江, 冷伏海, 廖君华. 一种基于语义组块特征的改进Cosine文本相似度计算方法^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 56-64.
[14]	吴丹, 刘畅, 李翼. 用户步行导航过程中的情感变化研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(5): 42-51.
[15]	刘健,毕强,刘庆旭,王福. *数字文献资源内容服务推荐研究^——基于本体规则推理和语义相似度计算**[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(9): 70-77.

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed