时间序列下关键词多词共现分析及研究热点预测*
——以我国图情领域核心期刊为例

情报探索

• 综述述评 •

时间序列下关键词多词共现分析及研究热点预测* ——以我国图情领域核心期刊为例

肖明　徐烨

北京师范大学政府管理学院　北京　100875

出版日期:2019-11-25 发布日期:2019-11-25
通讯作者: 肖明（1969—），男，博士，教授，主要从事网络信息计量、语义网等研究；徐烨（1993—），男，硕士，研究生，主要从事网络信息计量、语义网等研究。
基金资助:
*本文系国家社科基金项目“基于语义识别的引文分析理论、方法与应用研究”（项目编号：16BTQ073）研究之一。

Online:2019-11-25 Published:2019-11-25

摘要/Abstract

摘要： ［目的／意义］提出挖掘关键词多词共现的方法，从而揭示领域的研究主题并预测未来的研究热点。［方法／过程］以我国图情领域为例，通过Apriori算法，对近12年15种核心期刊关键词矩阵进行关联规则挖掘，并结合时间序列预测法对挖掘出的关键词集进行短期预测。［结果／结论］该方法挖掘出442组关键词集，得出近12年来我国图情领域的研究热点，并选择了4组典型的关键词集进行短期预测，分析这些领域的未来趋势。

关键词: 多词共现, Apriori算法, 时间序列预测法, 关键词集, 研究热点

肖明　徐烨. 时间序列下关键词多词共现分析及研究热点预测* ——以我国图情领域核心期刊为例[J]. 情报探索.

[1]	秦琴何晓兰. 近五年国际虚拟社区在应急管理中的应用研究热点探析[J]. 情报探索, 2020, 1(4): 1-.
[2]	张铭志. 军民融合视角下的我国情报共享研究现状分析 ——基于社会化网络分析[J]. 情报探索, 2020, 1(3): 1-.
[3]	卢琏12杨溢2. 我国高校图书馆学科服务研究热点探析[J]. 情报探索, 2020, 1(02): 1-.
[4]	邓俊军成全. 国际数据融合研究的演化路径及热点挖掘*[J]. 情报探索, 2019, 1(9): 1-.
[5]	徐呈呈徐杰杰李健. 从非正式交流中识别领域研究热点的适用性探索*——以科学网博客为例[J]. 情报探索, 2019, 1(5): 1-.
[6]	梁美宏　孙清玉　林峥等. 我国机构知识库研究现状与未来发展趋势探讨*[J]. 情报探索, 2019, 1(11): 1-.
[7]	王连喜1，2　蒋盛益1，2. 基于CNKI和WoS的国内与国际涉华舆情研究对比分析*[J]. 情报探索, 2019, 1(10): 1-.
[8]	周雨丽　邓小昭. 2015—2017年我国情报学硕士学位论文研究热点分析[J]. 情报探索, 2019, 1(1): 1-.
[9]	郑金晶　赵英　胡利佳，等. MOOC课程评价指标体系研究[J]. 情报探索, 2018, 1(6): 1-.
[10]	张宝生　祁晓婷. 基于文献计量的我国移动图书馆研究综述*[J]. 情报探索, 2018, 1(6): 1-.
[11]	石丽红. 我国图书情报领域使用ESI和InCites指标的研究热点分析*[J]. 情报探索, 2018, 1(4): 1-.
[12]	张宝生　王晓敏. 我国信息生态学研究的文献计量和共词聚类分析*[J]. 情报探索, 2018, 1(10): 1-.
[13]	郭学兵. 2011—2015年中国生态系统研究网络研究热点分析*[J]. 情报探索, 2018, 1(1): 1-.
[14]	蔡成龙　刘莉　王姝. 教育部资助创新团队带头人（2004—2016年）研究成果及热点分析*[J]. 情报探索, 2018, 1(1): 1-.
[15]	于伟　潘莹　刘洋，等. 神经科学与行为科学学科文献计量分析*[J]. 情报探索, 2017, 1(4): 1-.

时间序列下关键词多词共现分析及研究热点预测* ——以我国图情领域核心期刊为例

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价