阅读行为眼动研究知识图谱分析*

王秀红 袁银池

（江苏大学科技信息研究所镇江212013）

阅读行为眼动研究知识图谱分析*

王秀红 袁银池

（江苏大学科技信息研究所镇江212013）

选择Web of Science数据库中阅读眼动研究的相关文献数据，利用CitespaceⅢ、HistCite软件及数据库在线分析功能对数据进行分析，从学科分布、国家实力与合作、机构合作、作者合作、研究热点和前沿、高影响力作者及其代表性文献、期刊共被引几方面进行分析。研究结果表明，阅读眼动研究已形成多学科融合、多方位合作、多主流学派、心理学期刊主导的局面，研究热点主要涵盖阅读基本问题、实验内容、实验对象、技术模型四个知识群，研究前沿涉及患者或受测者对照、阅读方式与实验材料、词的加工和认知过程、信息处理与行为认知，从而为其他学者快速了解该领域的研究现状和前沿提供重要参考。关键词眼动阅读行为知识图谱共被引CitespaceⅢ

1 引言

从心理学的角度讲，兴趣是指个人对客观事物的选择性态度，表现为一个人认识、探索、接近或获得某种客观事物的倾向，是个性最明显的表现[1]。阅读是从文字材料中获得相关信息的一种认知加工活动，对阅读进行研究有助于探讨语言文字加工的特点以及人类理解语言的心理机制。对于阅读行为的研究主要通过问卷调查法、访谈法、阅读时间法、任务判定法和命名法等方法，其中阅读时间法又包括眼动记录法和开窗口法[2]。对阅读的眼动研究可以追溯到19世纪，Quantz在1897年出版的《阅读心理学中的问题》（Problems in the psychology of reading）系统研究了阅读过程[3]。20世纪70年代，随着眼动技术与心理学理论的进步，眼动数据的认知加工得到发展，眼动研究也达到了全盛期[4]。

1955年Dr.Garfield在Science上发表论文提出将引文索引作为一种新的文献检索与分类工具。Web of Science正是美国Thomson Scientific公司开发的核心期刊引文索引数据库，包括三大引文库和两个化学数据库。本文拟通过可视化的研究方法，直观地揭示现有阅读行为中眼动研究（下文简称“阅读眼动研究”）的学科分布、国家、机构、研究热点与前沿、高影响力著者及代表性文献，以及共被引情况。

图1 阅读眼动研究学科领域分布图谱

2 数据来源与研究方法

以Web of Science数据库核心集（SCI-EXPANDED，SSCI，CPCI-S，CCR-EXPANDED，IC）所有学科为数据来源，检索式1：主题=（read or reading）AND主题=（behavior）AND主题=（eye track or eye tracking or eye tracker or eye movement or saccade or eye fixation）；检索式2：标题=（read or reading）AND标题=（eye track or eye tracking or eye tracker or eye movement or saccade or eye fixation）；总检索式：#1 OR#2。数据年限2000～2015，检索得662条记录，数据下载日期为2015年3月25日。

利用Web of Sience的在线分析功能，分析发现相关发文数量平稳增长，文章被引次数增加较迅速，每项平均引用次数达14.81。结合CitespaceⅢ[5]软件，进一步对论文发文及被引情况进行剖析，挖掘研究方向、核心国家、机构合作、核心来源期刊等情况。CitespaceⅢ分析时，设定时间跨度为1年，时间片阈值为100，修剪部分不选。

3 阅读眼动研究的知识图谱

3.1 学科分布

CitespaceⅢ中跨学科性即Web of Sience中的论文研究方向，选择节点Category，得到学科领域分布图谱如图1所示。中介中心性是测度节点在网络中重要性、影响力的一个指标，反映节点对知识流动的控制程度，CitespaceⅢ中运用了标准化值[6]。图1由63个节点、138条连线组成，节点大小代表出现频次，圆圈越大反映了该学科频次或发文量越高，中介中心性≥0.1的节点被定义为关键节点。表1对应于图1所导出的数据，量化揭示了被引频次和中介中心性值较高的研究所属的学科。

表1 阅读眼动研究主要学科分析

图1和表1表明：发文量排前8个学科共占总92%，排名前3的学科中心理学占总发文量的57.2%、神经科学与神经学占20.4%、眼科学占17.7%。其中，心理学是阅读的眼动研究主体，心理学下的实验心理学、多学科心理学、教育心理学、生理心理学又是心理学的重要研究范围。神经科学与神经学下的类别主要为神经科学、临床神经病学。另外，图书情报领域发文6篇（由于发文量小，在图1和表1中未出现），阅读眼动研究成为图情领域的新兴方向。

心理学、神经科学与神经学、眼科学这3个学科无论篇均被引还是h指数均较高，说明它们是阅读眼动研究的主要学科领域，所属学科大类为社会科学、生命科学与生物医学两个领域。行为科学发文量为26篇，中介中心性为0.23，且篇均被引在所有学科中最高，达43.96，说明采用行为科学的相关理论和方法解释阅读眼动研究产生的内在机制是学者们重点关注的问题。

连线的粗细表示节点共同出现的次数，线条越粗表示共现次数越多，从图1看出阅读眼动研究融合了心理学、行为科学、神经科学、计算机科学、工程学等学科以及这些学科交叉领域的理论和方法，并与这些学科一起壮大成长。行为科学和神经科学、心理学、听力学与言语病理学有直接的联系，而与教育研究、工程学、计算机科学、语言学、临床神经病学也有着一定的关联。此外，心理学与老年医学，工程学与计算机科学、光谱学、工效学、生物化学及分子生物学，教育与教育研究和音乐、数学、康复，神经学与生理学、眼科学、行为科学，它们的共现较多，交流和融合的较充分。

3.2 国家实力及合作情况分析

选择节点Country，得到各个国家的发文基本信息，结合数据库在线分析功能对各国间的合作情况统计，TOP8国家的发文量占总发文量的79%，具体如表2所示。

表2 阅读眼动研究TOP8国家研究实力分布

分析发现：欧洲国家的合作程度普遍较高，排在前20位的国家中有13个是欧洲国家，欧洲共358篇文章，占54%。阅读眼动研究一直是欧洲眼动大会探讨的一个很重要的部分[7]，而欧洲眼动大会的范围早已超出了欧洲的界限，包括美国、加拿大、中国、日本等国。

发文量遥居前三的国家是美国、英国、德国，篇均被引都很高，分别为20.6、20.68和15.99，三者发文量占总的58.32%，比其他国家地区有明显的优势。中国位居第七，发文数量为38篇，篇均被引5.9，与其他国家或区域的合作率为60.53%，说明我国阅读行为中的眼动研究，还不太成熟，需要与国际广泛交流。美国和德国的中介中心性位列前二，其较高的资源控制、中介能力，对其他国家地区的交流、合作起着桥梁的作用。

3.3机构合作分析

在CitespaceⅢ生成的机构合作知识图谱中，选择节点Institution，共得418个机构，这些机构之间有260条连线。我们将有明显合作关系的机构进行整理，合作分布情况如图2所示。

从发文数量来看，排名第一的是美国的马萨诸塞大学（Univ Massachusetts），发文65篇，篇均被引38.26；其次是美国的加州大学圣地亚哥分校（Univ Calif San Diego），发文54篇，篇均被引17.3；第三是德国的波茨坦大学（Univ Potsdam），发文31篇，篇均被引28.84；第四是英国的南安普顿大学（Univ Southampton），发文29篇，篇均被引10.72。分析结果表明：机构合作基本以马萨诸塞大学、南安普顿大学和波茨坦大学为中心；马萨诸塞大学与其他多所高等院校，如与美国匹兹堡大学、国立中央大学等均有过直接合作；通过美国卫斯理大学及英国莱斯特大学与南安普顿大学有间接合作。究其原因，马萨诸塞大学的心理系眼动实验室对该领域的研究有很大的促进作用。南安普顿大学分别与牛津大学、杜伦大学、天津师范大学之间有较多合作研究。

中国的研究机构包括中科院（发文8篇，篇均被引5.62）、天津师范大学（发文8篇，篇均被引8.62）、北京师范大学（发文7篇，篇均被引9）。可以看出，中国在该领域的相关研究成果被引频次明显偏低，说明国内的研究目前还处于学习引进阶段，有待于进一步掌握该领域相关核心技术。中国在此方面的研究，也逐渐参与国际合作，与国际接轨。天津师范大学2008年开始与南安普顿大学合作，同年北京师范大学也与波茨坦大学展开合作，近些年中科院和华南师范大学也开始与加州大学圣地亚哥分校合作。

3.4 作者合作分析

在CitespaceⅢ生成的作者合作科学知识图谱中，选择节点Author，针对作者名字的不同表达方式，合并处理后，共1 004位作者以及作者之间的1 487条连线。有明显合作关系的作者经整理后的合作分布情况如图3所示。

作者合作情况与图所示的机构合作情况基本一致。本领域的国际领军科研人员是：马萨诸塞大学与加州大学圣地亚哥分校的Keith Rayner，发文95篇；马萨诸塞大学的Timothy J.Slattery与Alexander Pollatsek，各发文14篇和21篇；杜伦大学与南安普顿大学的Simon P.Liversedge，发文35篇；杜伦大学与莱斯特大学的Sarah J.White，发文17篇；波茨坦大学的Reinhold Kliegl，发文23篇。

其中Keith Rayner较第二位的Simon P.Liversedge有明显的优势，这与Keith Rayner与许多高产作者密切合作有关，且大部分的高产作者均与他有着不同程度的合作，形成了以Keith Rayner为核心的作者群。结合节点数据发现，Simon P.Liversedge最初是通过B J Juhasz与Keith Rayner合作，后直接与其合作。同时Timothy J.Slattery与Reinhold Kliegl、Alexander Pollatsek，Simon P.Liversedge与Kevin B.Paterson（发文10篇）、Sarah J.White也有着密切的合作。可以发现，高产作者之间有一些合作，他们的合作比较有利于知识的流动、传播和共享。

图2 阅读眼动研究机构合作分布图谱

中国的学者主要有：天津师范大学的白学军、闫国利（各发文7篇）、臧传丽（发文6篇）；中科院的李兴珊（发文8篇）、刘萍萍（发文5篇）。这些文章也印证了机构合作情况，他们发表的文章均为合作文章，无独立作者发表的文章。

图3 阅读眼动研究作者合作图谱

表3 阅读眼动研究热点聚类分析

3.5 研究热点

出现频次较高的关键词可以用于确定研究的热点领域和重要主题。选择节点Keyword，关键词按高被引频次依次有：information（114）、attention（90）、model（86）、frequency（77）、perceptual span（77）、recognition（55）等，按中介中心性由高到低依次有：attention（0.12）、dyslexia（0.09）、perceptual span（0.08)、recognition（0.08）、patterns（0.07)、frequency（0.06）、comprehension（0.06）、behavior（0.06）等。注意力（attention）、知觉广度（perceptual span）、频率（frequency）这几个关键词的被引频次和中介中心性都比较高，说明注意力变化情况、阅读的重要指标知觉广度、频率（如词频及扫视频率）是关注的重点；模型（model/patterns）一词的出现说明研究过程中出现了一系列的理论模型，这点从对高被引文献的分析中就可以看出，对于理论和模型的改进研究一直是领域内的研究热点；另外，对文字等的识别（recognition），读写障碍（dyslexia）、行为（behavior）研究等也是关注较多的主题。

为了进一步挖掘文章间的热点关联，通过Cited Reference共被引分析，发现此时网络分割不明确，为减少关系连线并尽可能保持原有网络结构，设定最强链接数为5条，文献回顾年份为5年。采用谱聚类的方法对共被引网络进行聚类，网络由1 125个节点，5 011条共被引连线组成，共有32个聚类产生，即代表32个研究热点（表3），作为评判图谱绘制效果的模块值（Q值）为0.716 1，平均轮廓值（S值）为0.675 9，前五个聚类的平均S值为0.736，说明本次聚类是结构显著和令人信服的[8]。

利用Log-likelihood ratio（LLR）法则对施引文献title的抽词进行聚类标识，并结合聚类的施引文献和被引文献进行综合判读，发现阅读行为的眼动研究主要涵盖4个知识群。

（1）阅读基本问题研究。阅读中的眼动能反映出阅读中的认知加工。#11、#21 head聚类中Proudlock F A等探讨了头眼协调运动及视觉影响[9]；#3 benefit聚类中Hohenstein S等研究了语义预览效益的副中心凹快速启动[10]；#6 plausibility聚类中Rayner K等介绍了实验情景、词等方面设置合理性的影响，McDonald S A等提到一些因素（如解剖）有助于辨别眼动；#22encoding聚类中Kaakinen J K等分析了眼动和编码策略，以研究阅读广度测验策略[11]；#27neocortex聚类中Grossberg S从新皮质角度了解视觉和认知智力的关系；#9silent聚类为在默读中处理元音、音节信息；#23pulmonary聚类中Litchfield D等对有助于胸部x光检查的肺结节图像鉴别的眼动方法进行验证。

（2）实验内容研究。根据研究目的要求，实验往往设置不同的任务内容。#5korean聚类中Lee Y等探究了韩语、汉语等的构词因素影响[12]；#12science聚类中Miller B W针对科学文本、科学教育中阅读进行眼球追踪[13]；#15coercion聚类中Traxler M J等运用眼动和自控步速实验探讨逻辑转喻的解读过程；#14preferences聚类中Grobelny J等分析了产品中有关背景颜色、字距、字形大小的偏好[14]；#24linearized聚类中Krupinski E A等研究了感知线性显示在阅读CRT影像和视觉搜索的影响。

（3）实验对象研究。针对实验不同的需要或应用，通常会选择特定的受测对象测试。#25grade聚类中Roy-Charland等针对不同年级学生的阅读探索；#29literates聚类中Mishra R K等针对文化素养低、高的印度人，研究阅读能力对眼动的影响[15]。#20、#4、#7、#16、#18、#13、#17、#19、#28这9个聚类主要从患者的角度进行研究。#20patients聚类中Seiple W等对年龄相关性黄斑变性患者阅读的眼动训练[16]；#4alexic聚类中Behrmann M等对比了纯失读患者的眼运；#7children聚类中Lions C等探究了斜视、阅读障碍儿童的双眼协调等影响情况[17]；#16field聚类中Trauzettel-Klosinski论述了视野缺损导致阅读障碍；#18hemianopia聚类中Schuett S等针对偏盲性阅读和视觉探索障碍进行模拟偏盲的眼运研究；#13magnifiers聚类中Bowers A R等分析了黄斑病患者阅读放大印刷字体和借助光学辅助工具阅读的差异；#17schizophrenia聚类中Jaafari N等分析了精神分裂症患者比较两图像的过度检查行为；#19glaucoma聚类中Smith N D等使用眼动技术评估青光眼患者的阅读能力[18]；#28dementia聚类中Armstrong R A研究了路易体痴呆患者的视觉症状和体征。

（4）技术模型研究。基于一些技术、模型可以更好地解读行为的心理过程。#1、#30model聚类中在词分割[19]、E-Z Reader、SWIFT、基于图表推理的GBR[20]等模型下理解识别阅读行为；#8reveal聚类中Borji A等研究了推理搜索目标的算法，解码后揭示复杂认知状态的心理[21]；#10cognition聚类中Liversedge SP等在扫视、注视情况下运用不同方法、模型测定认知、注意力的信息；#26projection聚类中Urruty T等通过投影聚类来检测眼睛的注视；#31populations聚类中Graf等依据神经元群解读眼动行为[22]。

3.6 研究前沿

通过CitespaceⅢ软件中的突变检测（Burst detection）功能，基于Kleinberg算法[23]实现对研究前沿的分析。近年来突现词检测列表如表4所示。进一步地，抽取名词短语，得到近年来TOP10最强引文突现词，如表5所示，其中普通线条代表年份，加粗的线条代表出现时间域。将表4和表5中所包含的突现词结合起来分析，并进行归类后发现涉及到的前沿主题主要有：Dyslexic-children、Hemianopic-patients、Controlsubjects、Individual-differences，表征阅读眼动研究的受测者之阅读有障碍的儿童、偏盲病人、对照者、个体差异研究；High-level、Mean-age、Reading-devices、Text-comprehension等表征实验对象的情况，包括高水平受测者或实验材料、平均年龄、阅读设备、阅读理解、特征词和小说文本；Normal-reading、Oral-reading、Mindlessreading、Predictability，表征阅读的形式，包括一般阅读、口头阅读、盲目阅读以及词的预判；Parafoveal-processing、Working-memory、Visualsearch等词，表征一些信息处理的方面，如副中央窝信息加工、工作记忆、视觉搜索、情景知觉和显示的变化。

表4 近年来突现词列表

表5 近年来TOP10最强引文突现词

表6 高影响力作者及其代表性文献

3.7 高影响力作者及其代表性文献

用共引分析研究学科演进及变化的理论始于20世纪70年代，由美国情报学家Henry Small和苏联女情报学家Marshakova I V分别提出[24-25]。本文进一步运用CitespaceⅢ对分析对象的引文进行作者共被引以及期刊共被引分析。

美国德雷克赛大学怀特（White）博士认为，作者共引频次越高则作者学术相关性越强[26]。通过Cited author分析，发现被引频次排在前4位的阅读眼动研究领域的高影响力作者是Rayner K、Reichle E D、Pollatsek A、Mcconkie G W。结合Cited Reference分析，得到高影响力作者的代表性文献，如表6所示。

从表6的共被引频次看，Rayner K发表的“Eyemovementinreadingandinformation processing”[27]综述论文被引频次最高，总结了阅读和其他认知加工任务的眼动研究成果：很好地综述了阅读中眼动的基本特征、阅读的知觉广度、眼跳过程中的信息整合、阅读过程中的眼动控制和阅读的个体差异；此外对乐谱阅读、打字过程中的阅读、视觉搜索等方面的眼动研究现状也进行了介绍。

图4 阅读眼动研究可视化编年图

Reichle E D发表在《心理学评论》（Psychological review）上的“Toward a model of eye movement control in reading”[28]位于第二，主要介绍了建立在单词水平上的E-Z Reader模型，认为词汇加工主要包括两个阶段，词汇加工速度和眼跳行为受词频和词的可预测性的影响。模型很好地解释了阅读中的副中央窝预视效应、对某些词的跳读和对一个词的再次注视，对阅读中眼动关系进行了定性说明和定量描述。

Rayner K发表在《实验心理学季刊》（The quarterly journal of experimental psychology）上的“Eye movements and attention in reading,scene perception,and visual search”[29]位于第三，重点介绍了关于阅读的知觉广度、预视效益、眼动控制和眼动模型。认为当窗口小于阅读知觉广度时，正常阅读受到影响，该条件下的眼动指标与正常阅读条件下的眼动指标存在显著差异，当等同时则无影响。

从表6的中心性程度看，Just M A的“A theory of reading：from eye fixations to comprehension”[30]中心性最高，其阅读理解模型认为被试注视的词正是大脑中加工的词。

Mcconkie G W的“Eye movement control duringreading：I.Thelocationofinitialeye fixations on words”[31]，认为首次注视点的位置受到词形的约束，且英文的词间空格可以帮助读者进行阅读，词间空格标示了下一个词的空间位置，读者可以通过副中央窝的加工把下一个注视点定位到下个词的最佳注视位置，整个过程主要是以词为基础，即读者下一次眼跳的目标是单词，而不是字母。

为了进一步揭示检索结果或领域内部的文章相互影响及关联，本文利用HistCite对数据互引按照时间顺序以网络形式呈现。本地引用数即被上述662条检索结果引用的频次，选择本地引用数为条件作图，阈值设置为30，得引文网络图如图4所示。图中每个方框代表一篇文章，左侧年份代表文章对应发表年份，方框中的数字是该文章的编号；箭头表示引用关系，箭头由施引文献指向被引文献。

合作强度[32]是常用的文章合作度指标。首先得到平均每篇文章由1.94位作者共同完成，说明关于眼动的研究基本上以合作的方式进行，单个作者的论文很少。研究表明，Rayner K和Reichle E D编号分别为285和64的两篇文章，被本地引用频次最高，达到102次，为同领域所认可。分析原因，发现编号285的这篇文献为综述，综述了大量相关的文献，且近三年本地被引65次，平均本地被引14.57，是研究眼动的经典综述。Engbert R的编号140和36的两篇被引频次分别为86和70次，成为该领域的研究基础。Liversedge SP、Inhoff AW、Rayner K编号分别为7、12和14的三篇文章于2000年发表，本地被引均大于18，是眼动研究的奠基文献。这几位核心作者主导着阅读眼动研究的发展方向。

3.8 期刊共被引分析

通过对来源期刊的共被引分析，可以了解该领域的空间分布特点，掌握该领域的核心期刊群，为同行研究提供重要情报源。结果发现，阅读眼动研究共涉及239种期刊，如果按照布拉德福定律，前8种核心区期刊发文量占总发文量的29.2%。选择节点cited journal，并选择文章共被引频次≥200的期刊，得到8种核心区的期刊，结果如表7所示。

表7的TOP8共被引期刊发文量占所有期刊发文量的18.55%，这8种期刊共被引频次均较高，影响力显著，知识共融性较好。表7中的数据为2000年之后的，所以有的期刊发文较少。它们中，除了英国的《视觉研究》（Vision Research）属于神经科学与神经学、眼科学外，其余期刊均来自于美国并属于心理学领域。《心理学通报》（Psychological Bulletin）在心理学类中期刊中影响因子排名第2，主要刊发评价性和综合性的研究综述，及科学心理学问题的阐释。《认知心理学》（Cognitive Psychology）主要关注记忆、注意力、感知、语言学习和处理等方面的研究进展。

发文前三的期刊依次是：《视觉研究》，发文42篇；《感知》（Perception），发文26篇；《国际心理学杂志》（International Journal of Psychology），发文25篇。

4 结论

本文利用CitespaceⅢ、HistCite软件及数据库在线分析功能，对阅读眼动研究的学科分布、国家实力与合作、机构合作、作者合作、研究热点和前沿、高影响力作者及其代表性文献、期刊共被引情况进行分析，得出以下结论：

①多学科融合。阅读眼动研究是一个跨学科领域的研究，受到不同学科和多国不同程度的关注，主要涉及心理学、神经科学与神经学、眼科学。美国、英国、德国对其研究较成熟。②多方位合作。研究方式多以合作展开，机构合作基本以马萨诸塞大学、南安普顿大学和波茨坦大学为中心，作者合作基本以Keith Rayner、Simon P.Liversedge、Reinhold Kliegl为中心。③多主流学派。高影响力作者及其代表性文献的分析结果发现以Rayner K、Reichle E D、Pollatsek A、Mcconkie G W为代表的阅读眼动研究领域的重要人物提出了一系列的理论和模型，这些理论和模型为后续研究起到了奠基性作用。④心理学期刊主导。对发表文献所属的期刊进行分析，发现国外阅读眼动研究领域的核心期刊有8种，大多是心理学期刊，刊登了阅读眼动研究的高质量文章，是阅读眼动研究的重要情报源。⑤热点与前沿。研究热点主要涵盖阅读基本问题、实验内容、实验对象、技术模型四个知识群；研究前沿涉及患者或受测者对照、阅读方式与实验材料、词的加工和认知过程、信息处理与行为认知。

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（责任编校田丽丽）

Knowledge Mapping Analysis of the Eye Movement Study in Reading Behavior

Wang Xiuhong,Yuan Yinchi
Institute of Science and Technology Information,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China

Based on a statistical analysis of the articles on eye movement study in reading behavior from Web of Science with CitespaceⅢ,HistCite and online analysis of the database,this article analyzes the discipline distribution,national power and cooperation,institution cooperation,author cooperation,research focus and research fronts,high-influential authors,their representative articles,and co-citation.Results show that the eye movement study in reading behavior has formed a situation of multi-disciplinary integration,multi-dimensional cooperation,and multi-mainstream school,with the journals in psychology being the dominant ones.Research highlights mainly cover the reading of four knowledge clusters, namely,the basic problems,experimental content,experimental subjects and technology models.The research fronts involve the comparison among patients or subjects,reading style and experimental materials,word processing and cognitive process,information processing and behavior cognition.This paper may provide important reference for other researchers to quickly learn about the research status and frontiers in this field.

eye movement;reading behavior;knowledge mapping;co-citation;CitespaceⅢ

G306

王秀红，女，1975年生，博士，研究馆员，主要研究方向为专利价值评价、专利分析、阅读学，发表论文40余篇；袁银池，男，1990年生，2013级图书情报与档案管理专业硕士研究生，研究方向为专利分析、阅读学，发表论文1篇。

*本文系教育部人文社科基金项目“基于新核函数的相似专利文献检索研究”（项目编号：13YJC870026）、国家自然科学基金青年项目“专利文献的要素组合拓朴结构及向量空间语义表示与相似度计算研究”（项目编号：71403107）、江苏大学高级专业人才科研启动基金项目“专利文献的要素组合拓朴结构模型与核函数构造及其相似度计算方法研究”（项目编号：14JDG063）的研究成果之一