类团
- 高职院校思政育人研究热点分析
热点的关联情况。类团序号排列越靠前，表明该类团规模越大。根据关键词之间的关系，运用CiteSpace 软件生成高职院校思政育人研究聚类图谱。聚类图谱中有346 个节点，414 条连线，网络密度为0.0069，模块指数为0.8588，聚类平均轮廓值为0.9151。当模块指数大于0.31时，认为该图谱中聚类结构显著，当聚类平均轮廓值大于0.71时，认为该聚类结构可信，对模块指数和聚类平均轮廓值进行综合分析，实验结果为聚类有效。设置研究结果显示排名前10 的聚类
山东电力高等专科学校学报 2023年6期2024-01-08
- 基于PubMed数据库病人报告结局研究热点的共词聚类分析
个二维坐标轴,是类团分析的主要方法,X轴为向心度,表示类团主题间相互作用的强度,一个学科主题同其他学科主题联系的强度越大,说明这个类团主题在整个学科研究中趋于中心地位;Y轴为密度,表示类团主题内的联系强度,是该类维持自己和发展自己的能力,密度越大表示该类团主题发展得越成熟[7]。从Bicomb 2.0软件导出共现矩阵数据,根据词篇矩阵的聚类分析结果对高频主题词+副主题词进行分类,并计算高频主题词+副主题词的总链接数、类内链接数、类外链接数、类内主题词数、类
全科护理 2023年22期2023-08-11
- 基于知识图谱的课程思政研究：反思与前瞻*
术研究焦点、研究类团分布情况等分析过程提供数据支持与技术支持。二、研究热点分析在样本数据向分析软件迁移的过程中，网络节点设置为Keyword（关键词），时间切片跨度设置为1年，然后通过g-index算法将K值设置为25，以期能够在明确寻径网络（Pathfinder）、修剪切片网（Pruning sliced networks）及修剪合并网（Pruning the merged network）的同时，让共现网格得以精简，强化网格的解释能力。（一）关键词共现
中国德育 2022年22期2022-12-15
- 基于语义关联与模糊聚类的共词分析方法
词汇只能归入一个类团中，但对于学科领域的研究而言，一个特征词会在与该词有关联的多个热点主题下出现，传统的硬聚类方法使词汇的主题归属单一化和绝对化[5]。为有效弥补上述缺陷，本文提出基于语义关联与模糊聚类的共词分析方法，以领域内的文献集合为知识背景，利用fastText词嵌入模型学习核心词汇的语义特征向量，通过对向量空间的运算度量词对的语义相关强度，结合共现相关强度构建语义加权的共词相关矩阵，以改善词对相关性度量的效果；引入模糊C均值聚类算法，结合因子降维对
情报学报 2022年10期2022-11-23
- 我国新型冠状病毒肺炎疫情防控管理研究主题分析
在此基础上绘制各类团主题战略坐标图，梳理分析国内新冠肺炎疫情防控管理领域的研究主题，以了解新冠肺炎疫情防控管理的研究热点和发展态势，为我国应对新冠肺炎疫情等突发公共卫生事件防控管理工作提供参考。1 资料与方法1.1 研究资料 以“主题词”检索中国学术期刊（网络版）数据库，选择医药卫生科技，检索式=(新型冠状病毒肺炎)OR(新冠肺炎)OR(新型冠状病毒感染的肺炎)OR(COVID-19)AND(防控管理)，检索时间为2020年1月至2021年9月，根据新冠肺
天津护理 2022年5期2022-10-29
- 我国乡村住宅空间研究主题类团分析
——基于战略坐标图
的研究内容按主题类团进行归纳和量化，进一步解析各主题类团之间的关联机制，为乡村住宅设计提供参考。1 研究方法以“知网”数据库为文献来源，以“农村住宅”“乡村住宅”“村镇住宅”为主题词进行检索，时间区间选为2000年1月—2021年3月，收集后人工筛选得到文献561篇。首先构建乡村住宅空间研究领域高频关键词的共词矩阵，然后对高频关键词进行层次聚类，提取主题类团的内涵。通过计算，将各主题类团的现状进行量化，绘制战略坐标图。以战略坐标图的象限为单元进行分析，最后
华中建筑 2022年10期2022-10-25
- 我国DRG研究主题趋势分析
，归纳出6个主题类团。计算出主题类团的向心度和密度，绘制主题战略坐标图（见图2）。图2 新医改以来我国DRG领域的主题战略坐标主题战略坐标可以描述某一研究领域内部联系及领域间的相互影响，能判断热点主题的地位和发展阶段［4］。横坐标为向心度，是衡量各主题类团间的相互影响程度的指标，向心度越大，则常常是学者们关注的焦点；纵坐标为密度，是衡量某一研究主题内部关联强度的指标，密度越大，则该主题趋向成熟。第一象限核心研究主题。此象限中有2个类团，表明类团1绩效评价体
中国医疗保险 2022年9期2022-10-11
- 国内网络舆情情感研究热点分析*
感研究热点的细分类团，进而得到多维尺度分析结果，反映网络舆情情感研究热点的宏观分类结果。2.1 数据获取本文以CNKI期刊数据库(SCI来源期刊、EI来源期刊、核心期刊、CSSCI来源期刊)为数据源，为保证检全率和检准率，将检索条件分别设定为主题、篇名、关键词、摘要，将检索词设定为“网络舆情”与“情感”。文献发表时间不做限制，检索截止时间为2020年12月25日，检索日期为2020年12月29日。为保证研究的可信度，去除会议、前言、动态、通知等学术性弱的文
网络安全与数据管理 2022年7期2022-08-23
- 近5年国际酒精性肝硬化研究状况分析
类的基础上计算聚类团的密度和向心度，绘制战略坐标图，分析近5年国际上ALC的研究热点。地下水开发利用程度差异较大，在地下水开发利用程度较低地段，可开展节水增粮行动项目，一方面采用高效灌溉，解决宝清县春旱对农业发展的影响，另一方面合理利用地下水资源。2 ALC研究文献的外部特征分析所谓的工作室制度就是在专业教学的过程中针对教师所讲的内容，考虑专业教师的就业方向，根据行业的实际情况把教学内容进行整合分类，整合分类的优点就是可以更系统的归纳与管理知识，让学生可以
胃肠病学和肝病学杂志 2022年2期2022-04-11
- 基于文献计量的我国工作家庭冲突研究的知识结构与动态演化
本文将生成的6个类团信息以Pajek[20]软件识别的格式保存,通过Pajek计算每个类团的向心度和密度。计算方法为:将类团内每个关键词与该类团的其他关键词链接数求和,然后取平均值得到各个类团的密度;类团内关键词与其他类团关键词链接数加总,然后取平均值获得各个类团的向心度。以横坐标为密度,纵坐标为向心度,将6个类团信息映射在二维平面坐标上,绘制战略坐标图[21],横纵坐标的交叉点为(0.32,3.15),见图4。图4 关键词战略坐标图图4中的每个气泡代表一
东北大学学报（社会科学版） 2022年2期2022-03-25
- 近5年脑卒中康复治疗领域研究热点的文献计量学分析
度是用来衡量主题类团内部关联强度的指标,它表示该主题类团维持和发展自己的能力。密度越大,说明该主题类团内部的关键词联系非常紧密,在所属领域中该主题研究已经趋向成熟。向心度是用来衡量一个类团与同一研究领域的其他类团联系的紧密程度。向心度越大,说明所属研究领域的一个主题类团与其他主题类团有着紧密的联系,因此该主题在这一研究领域中就占据核心地位[12]。本研究根据双聚类分析结果及共现矩阵,计算不同研究主题的向心度和密度值,绘制战略坐标图,分析脑卒中康复治疗领域的
循证护理 2022年4期2022-03-07
- 基于SciMAT的国际译学动态演化(2010—2019)分析研究
轴(密度)对聚类类团进行定位，通过对类团的中心度和密度进行分析，一定程度上能预测出类团在未来的时段图中所处的位置，判断研究的演化趋势，从而弥补CiteSpace的不足。2 数据预处理2.1 划分研究区间研究者首先导入2010—2019年发表在10种翻译学权威国际期刊上的学术论文数据(书评和社论材料除外)，数据格式为txt文本，记录内容为“全记录与引用的参考文献”，数量共计1799篇，使用SciMAT的分区工具Periods Manager按年份将数据分为五
外国语文 2022年1期2022-03-02
- 我国“人工智能+教育”领域的研究热点与演进趋势
现关系得出各主题类团的向心度与密度（Lee &Jeong, 2008）数据（见下页表3），根据该数据制作战略坐标图。对于类团来说，密度越大，表明该类团内部紧密联系的程度越高，维持和发展自身的能力越强，已有的相关研究就越趋向系统化、成熟化；向心度越高，说明这一类团与其他类团之间联系的频次越高，也就越趋于研究领域的核心地位。表3 各类团的向心度值和密度值四、研究结果（一）“人工智能+教育”领域研究热点透视对于系统聚类结果的判读，主要通过黏合力确定中心关键词，并
开放学习研究 2022年1期2022-02-28
- 国内外健康伦理责任研究主题及主体研究的计量分析*
，热点关键词为各类团内总链接强度(total link strength)较高的词。表2 国外健康伦理责任研究的关键词聚类结果聚类1为红色类团，有25个关键词，包括qualitative research，palliative care，health promotion，informed consent，end-of-life care，home care等词，主题为有关健康伦理责任的质性研究。聚类2为绿色类团，有22个关键词，包括nursing，nurs
医学与哲学 2021年19期2021-12-02
- 基于文本挖掘视角的我国互联网医疗政策量化分析
便生成不同的主题类团。距离越近表示主题类团中的关键词在同一文章中出现的次数越多，类团所代表的研究主题之间的关系越紧密。取密度用于体现一个主题类团内部的联系强弱,向心度用于体现不同主题类团之间的联系强弱。计算类团内关键字共现次数的平均值作为该主题类的密度,将一个主题与其他主题群体的共现次数平均值作为向心度[5]。通过计算可得，各类主题类团的空间向心度、密度如表3。表3 主题词聚类结果综合考虑后，本研究设置聚类距离为8，该距离将所有关键词分为5个主题类团，分别
中国医院 2021年10期2021-11-03
- 国内社会化阅读研究热点追溯与分析
系程度生成不同的类团，从而可揭示国内研究者对 “社会化阅读”相关研究的主题方向和内容。将计算得到的Salton 指数矩阵输入SPSS 22软件进行聚类分析，本文使用离差平方和法，在系统聚类当中Ward 连接的聚类方法，聚类标准是平方Eudlidean 距离得到垂直方向的聚类树图如图4 所示。在聚类树图中选择固定距离对全部聚类进行类团的划分。在此基础上绘制战略坐标图，反映不同类团在“社会化阅读”相关研究中所处的区域，描述各类团关键词内部及其与外部其他类团之间
农业图书情报学刊 2021年9期2021-10-17
- 基于共词分析的我国用户信息行为研究主题分析
为研究分为10个类团，定义各个类团的名称分别为：信息组织与管理（类团1）、Web2.0与学科馆员（类团2）、图书馆资源建设与信息用户（类团3）、信息需求与用户行为研究（类团4）、用户需求与服务策略（类团5）、信息行为学科界定（类团6）、信息检索与获取（类团7）、信息素养教育（类团8）、图书馆对信息行为的影响（类团9）、个性化服务（类团10）。结合因子分析的结果，可以看出因子分析中第1、2、3、4、5、6、7、10、11类与聚类分析中的第5、3、7、1、8、
兰台世界 2021年7期2021-07-22
- 基于关键词共词分析我国癌痛管理研究热点
的结果，计算每个类团的向心度与密度，绘制战略坐标图谱，得出我国癌痛管理研究领域的热点方向。2 结果2.1 高频关键词分析 关键词是对研究的课题具有约束力的具有指示性的文字，能够在一定程度上言简意赅的定义某个领域，而高频关键词能够揭示该领域的研究热点[5]。本文共统计到关键词1 709个，根据Donohue[6]高频词低频词界分公式T=(I1为出现1次的关键词总数)，得出T≥20，即频次≥20次关键词为高频关键词，共24个，占累计频次的34.26%，见表1。
全科护理 2021年16期2021-06-14
- 基于WOS数据库近十年老年性痴呆照顾者研究热点分析
照顾者研究的主题类团；最后，利用Excel软件绘制主题类团的战略坐标图。结合聚类主题类团结果、高被引论文及对战略坐标图的解读，分析老年性痴呆照顾者近10年来各研究主题的状态及发展趋势。2 结果2.1 年载文量分布及趋势 经统计，2010年～2020年老年性痴呆照顾者相关研究发文量呈现上升趋势，2014年年发文量超过150篇，2017年发文量达到212篇，到2019年发文量为2010年的3倍，见图1。图1 2010年～2020年老年性痴呆照顾者研究的年载文量
医学信息 2021年10期2021-06-02
- 国内学习干预研究现状共词可视化分析
方法。1.1.2类团主题分析与战略坐标图共词聚类分析把关联密切的主题聚集在一起形成类团，把错综复杂的主题关系简化成若干个分支，有助于研究领域的内容分析。但共词聚类只能说明同一类团的主题更接近，无法揭示每个类团的中心概念，发展状况与趋势，也不能说明各类团之间的关系。为了进一步对类团内及类团间的关系进行分析，本文引入粘合力、向心度、密度三个指标[4]。粘合力用于衡量类团内各主题词对聚类所起的作用程度，粘合力越大表示主题词在类团中越处于核心位置。密度用来衡量类团
武汉船舶职业技术学院学报 2021年1期2021-05-10
- 基于共词网络的我国医院党建研究热点及其演变可视化分析
密，且形成了若干类团，如“党务工作”“实践”与“档案管理”等，提示该段时间我国医院党建相关研究形成了若干新热点，如档案管理、基层建设、新时代医院党支部的作用、公立医院中党员的管理及其发挥的作用等。从共现图中节点大小来看，与2011—2015年相比，2016—2020年的“党建引领”“两学一做”“建设”“新形势”“思想政治工作”“医院文化”对其他关键词的影响力较强，形成了我国医院管理相关研究的新兴热点。2.4 关键词类团分析经过多次尝试并结合专业知识，本研究
中国卫生标准管理 2021年24期2021-02-14
- 基于文献计量的国外干细胞研究热点主题分析*
得出它们所代表的类团含义标签，综合各个类别的类标签可以得出该主题的研究热点。其次，利用gCLUTO软件计算各类成员对聚类贡献率的指标(描述度Descriptive和区分度Descriminating)，选择对每一类形成贡献最大的来源文献作为表示该类内容的类标签文献。通常选取描述度分值最高者作为该类的类标签文献(如表1所示)，确定类标签文献后再对文献内容进一步分析，进而阐释该类研究方向的具体内容。表1 类成员对聚类贡献率指标2.2 主题词黏合度类团主题的确定
济宁医学院学报 2020年6期2021-01-08
- 基于战略坐标图的实验室安全研究热点分析
的基础上研究不同类团研究现状的一种方法，即哪些类团是研究热点，同时还可以反映出主题类团内部和主题类团之间的联系状况[5]。此外，通过SPSS 软件[6]进行聚类分析，计算不同类团的密度和向心度，利用战略坐标图分析实验室安全研究的热点。2 共词分析法共词分析法主要包括关键词预处理、共词矩阵构建和相异矩阵构建。2.1 关键词预处理将筛选后的1 329 篇文献分三次从中国知网导出，导出的格式选择Notefirst，通过软件Bicomb 提取关键词，共得到5 11
实验技术与管理 2020年10期2020-12-16
- 基于共词分析的高校反邪教宣传教育现状研究
结果是聚合形成的类团较少，但每个类团的拟合程度较高。在本研究中，通过多维尺度分析，得到共有关键词聚合的五个关键词类团，以此可得到关于“高校反邪教宣传教育”研究的研究现状与研究领域。 进而对关键词矩阵进行社会网络分析，社会网络分析法结合了定量分析与定性分析，利用UCINET软件对五个关键词类团的中心性进行归类和计算分析，可以得到每一个类团中与其他关键词关联度较高的关键词，该关键词被认为是类团中权重最高的关键词，可以在一定程度上反映所在类团的研究方向。在本研究
法制与社会 2020年1期2020-12-11
- 国内外健康人文研究主题演化的计量分析*
年三个时间段内的类团演化情况。 图中实线代表两个类团之间共享主要关键词，虚线代表两类团共享次要关键词[3]。节点大小与所包含的文献数量成正比，节点间的线条越粗、颜色越深说明两类团间相似度越高，关联强度高，演化能力强[5]。图3 国外健康人文研究主题演化图由图3可以看出，1991年～2000年共有9个类团，分别是健康(health)、卫生保健(health-care)、生态环境(habitat)、态度(attitudes)、疾病(disease)、遗传学(g
医学与哲学 2020年20期2020-10-30
- 国际应急管理的主题演化与发展研究
主题形成24 个类团，涵盖Collaboration（合作）、Community（社区）、Coordination（协作）、Decision-Support-System（决策支持系统）、Disasters（灾害）、Earthquake（地震）、Emergency（应急）、Emergency-Management（应急管理）、Evacuation（疏散）、Extreme-Heat-Event（极端高温事件）、Flood（洪水）、Flood-Risk（洪水风
劳动保护 2020年7期2020-09-28
- 我国智慧图书馆研究热点分析与趋势预测*
次，对得到的主题类团采用GM(1，1)模型进行词频量、向心度、密度三指标的定量预测，基于2010-2020年的指标值绘制战略坐标图，从时间维度展现智慧图书馆领域研究热点主题的演变以及未来两年的发展走势[5]。图1 主题领域分析体系框架图2 高频关键词聚类谱系图2 主题领域研究热点分布2.1 关键词聚类分析运用SPSS对相异矩阵采用系统聚类、沃德连接、平方Eucilidean距离、Z-score标准化等方法进行聚类分析，根据聚类结果，可将高频关键词划分为4类
图书馆论坛 2020年6期2020-06-10
- 基于共词聚类的国内智慧政府研究热点分析
阵(部分)(四)类团分析由于词共现统计仅仅是主题词间两两联系的紧密程度分析，可能不能完全反映研究文献的研究关键点，所以引入类团分析来帮助将各个主题词进行大类的划分，一般使用聚类分析法将相互之间联系比较紧密的多个主题词归为一个类团从而进行热点归类。[6]本次实验使用了SPSS软件对归一化后的共词矩阵进行聚类分析处理，采用系统聚类方法得到了表2中的四个大类。表2 主题词聚类划分在上表中，中心词的选取由各个主题词与其他主题词共现频率的平均值来确定称作粘合力，粘合
福建质量管理 2020年7期2020-04-21
- 大数据营销的研究热点及趋势
——基于知识图谱的量化研究
、B、C、D四个类团。类团A是关于大数据背景下精准营销的相关研究，包含精准营销、数据挖掘、用户画像和营销渠道等。类团B是关于大数据背景下出版业营销模式的相关研究，包含数字出版、图书营销、图书出版、商业模式和营销模式等关键词。类团C是关于大数据背景下新媒介营销策略和传播的相关研究，包含自媒体、新媒体、视频网站、营销传播、社交媒体和营销策略等关键词。类团D是关于大数据背景下广告业的融合和转型升级的相关研究，包含广告产业、传统媒体、数字化转型、媒体融合、广告营销
商业经济研究 2020年3期2020-03-28
- 基于文献共被引的组织行为学知识图谱分析
其中，向心度表示类团与其他类团的联系程度，反映类团间的相互作用关系，向心度越大，表示其在网络中的位置越核心.密度表示类团内关键词的紧密程度，密度越大，表明类团内部关键词间联系越紧密，发展的成熟度越高.Callon把战略图分成4个象限，处于第一象限的表示主题成熟度高、处于核心位置，一般为领域的“驱动”主题；第二象限表示主题处于边缘位置但成熟度高，一般为相对孤立的类团；第三象限表示主题处于边缘位置且成熟度低，一般是增加或者消失的类团；第四象限表示处于核心位置，
玉溪师范学院学报 2020年6期2020-03-12
- 我国生态环境和产业集聚相关研究的文献计量分析
述来反映各个研究类团之间的关系。传统文献通过聚类分析得到某领域研究的聚类类团，用中心度和密度两种参数来表征类团在某领域中的地位情况。在二维战略坐标图的基础上，有学者增加一个维度体现类团的强度[44]或新颖度[45]等，形成三维战略坐标图，分别用X轴、Y轴和类团大小表示3种参数。不同于以往三维战略坐标的建立，本文在关键词聚类分析的基础上，用X轴表示类团的中心度，Y轴表示类团的密度，Z轴表示类团的新颖度。根据数学上的概念，相互垂直的X轴、Y轴、Z轴把空间划分为
科技与管理 2019年5期2019-12-16
- 中小学信息技术课程的研究现状
——基于词频分析法和共词分析法
则，同时为了避免类团过于分散，不利于总结归纳，最终认为将中小学信息技术课程研究分为7 类比较合理。4.聚类分析聚类分析是通过对共词关系网络中词与词之间的距离进行数学运算分析，将距离较近的关键词聚集起来，形成一个个概念相对独立的类团，使得类团间属性相似性最小，类团内属性相似性最大的过程[3]。虽然根据因子分析的结果，确定将中高频关键词分为7 个类团，但每个类团包括哪些关键词却并不清楚。为此，将共现矩阵导入SPSS 软件进行聚类分析，得到“使用平均联接（组间）
中国教育信息化 2019年20期2019-11-05
- 国内营养健康教育现状及趋势分析*
据代表性文献确定类团内容。3 结果3.1 文献量年度分布及增长情况对检索到的文献进行年发文量统计和分析，可知国内学者在20世纪90年代开始关注我国营养健康教育问题，最早的研究文献发表于1991年，至今文献量总体呈逐年增长趋势且增长速度越来越快。对年发文量及年文献量进行拟合分析,见图1。年发文量拟合曲线方程为y=4.930 4x-983 8.9，拟合指数为R2=0.837 8；年累计文献量拟合曲线方程为y=5E-196e0.226 7x，拟合指数R2=0.9
医学信息学杂志 2019年1期2019-02-28
- 新中国70年我国用户信息行为研究的热点主题及演化*
细分为不同的研究类团， 以揭示该阶段用户信息行为的研究热点和研究结构； 接着计算出各个类团的向心度及密度，生成战略坐标图，以此反映各类团的发展概况， 揭示各研究主题目前所处的状态，并描述每个研究主题内部与外部的联系。1.2 数据采集与处理本研究的数据来源为CNKI、全国报刊索引和国家图书馆。 在CNKI 数据库中检索主题为 “信息行为+用户”的文献，时间区间为新中国70 年至今（检索日期：2019 年03 月30 日），共得到732 条结果。除了CNKI
图书与情报 2019年5期2019-02-25
- 糖尿病视网膜病变基因相关研究热点的文献计量学分析
轴，绘制各个研究类团在战略坐标图中所处的象限，并分析其意义。2 结果2.1 DR基因相关研究文献分布特征对2010至2017年刊载DR基因主题文献的期刊分布进行统计分析，已发表的1 193篇文献分布于322种期刊中，发表文献数量总体呈逐年上升趋势。发文量排在前3位的期刊依次为Investigative Ophthalmology & Visual Science （IOVS） ，占总发文量的8.56%；PLoS One，占总发文量的6.15%；Molecu
中国医科大学学报 2018年12期2018-12-14
- 基于PubMed的团队式学习研究热点分析
其中向心度代表各类团之间联系的紧密性(核心度)，密度代表各类团内部成员之间联系的紧密性(成熟度)。PubMed数据库是国际上使用最广泛、影响力最大的生物医学信息资源数据系统，提供大量医学、护理学的研究文献。本研究以PubMed数据库中收录的文献为数据源，运用共词分析、社会网络分析的方法，旨在发现在医药学、护理教育中团队式学习的研究热点、研究热点之间的关系及其发展前景。1 资料与方法1.1 数据来源及处理 选取PubMed数据库, 检索日期为2017年1月1
军事护理 2018年18期2018-10-10
- 基于共词分析的“数字福建”政策结构研究
“数字福建”政策类团的优先序，填补了“数字福建”政策现状与结构研究方面的空白，为完善与优化“数字福建”提供参考。二、数据来源与研究方法(一)数据来源本文数据来源于北大法宝，检索时间：2000年1月至2017年12月(“数字福建”于2000年首次被提出)。通过提炼《福建省人民政府办公厅关于印发2017年数字福建工作要点的通知》和《福建省人民政府办公厅关于印发福建省“十三五”数字福建专项规划的通知》两份文件的主要内容，设置检索关键词为：“数字福建”“电子政务”
福州大学学报（哲学社会科学版） 2018年4期2018-09-10
- 关于就业压力国内研究热点和趋势的统计分析
——基于共词分析方法视角
词可以划分为五个类团，第一类团由“就业压力”“大学生”“应对方式”“心理健康”“社会支持”和“大学毕业生”等6个高频关键词组成；第二类团由“就业”“压力”“心理压力”“对策”等4个高频关键词组成；第三类团由“就业人员”“就业问题”“劳动力市场”“下岗职工”“失业人员”“劳动力供给”“失业人口”“就业心理压力”等8个高频关键词组成；第四类团由“心理压力源”“焦虑”等2个高频关键词组成；第五类团由“毕业生”这一单个高频关键词。图1 高频关键词聚类树状图(二)各
滁州学院学报 2018年3期2018-07-11
- 21世纪以来我国大学生素质教育研究发展态势
4]密度用于反映类团内部联系强度，它可以衡量该主题类团维持和发展自己的能力。向心度反映某一类团与其他类团的联系程度，向心度值越大，该类团在所属领域中的位置越重要。本文类团密度由类团内所有关键词共现频次总和的均值得来，类团向心度由某个类团与其他类团的关键词共现频次总和的均值得来，将各研究类团的向心度和密度均值作为坐标原点，最终得到各类团的相对向心度和相对密度。图5 大学生素质教育研究热点的战略坐标图结合表4和图5，我国大学生素质教育的研究主题可聚类成9个类团
山东高等教育 2018年6期2018-03-29
- 基于战略坐标图的我国互联网医疗研究主题趋势分析
行聚类分析；选取类团的代表性文献，分析各类团的研究主题；采用战略坐标分析方法，分析目前互联网医疗领域的研究热点，预测研究发展趋势。2 国内互联网医疗研究的主题内容分析2.1 选取高频关键词使用书目共现分析软件BICOMB[2]对1 240条数据的关键词进行清洗、统计分析，共获得了2 780个有效关键词，选取词频大于等于5的关键词(共73个，占40.36%)作为研究主题的高频关键词(表1)。表1 2008-2018年互联网医疗期刊论文高频关键词2.2 构建文
中华医学图书情报杂志 2018年7期2018-03-22
- UNESCO 科学传播文献计量分析
对聚合而成的主题类团采取战略坐标分析方法，通过计算各主题类团的向心度和密度，绘制UNESCO科学传播不同研究主题的战略坐标图，描述各研究主题之间的内部联系及相互之间的影响力。本文对有关UNESCO科学传播的文献发表时间限定为：2005一2016年。鉴于2010年大数据、云计算兴起，随着信息处理方式的转变，必然会对科学传播的方式及内容造成一定的影响。因此，本文为清晰反映不同时段尤其是近年来的研究热点，选择2010年为时间窗，将文献发表时间划分为2005一20
中国科技资源导刊 2018年1期2018-03-01
- 近5年国内隐性知识管理的研究主题分析
题聚类成团，并对类团进行深入分析[4]。本文对隐性知识相关研究文献中的高频关键词共现矩阵采用统计软件SPSS 22.0进行系统聚类，分析并得出该领域的研究热点。1.2.3 因子分析通过因子分析可以将高频关键词按照类别分成适当的组别，以便在此基础上做进一步的分析。2 数据处理本文对数据的处理包括数据清洗、数据统计及生成矩阵三部分，处理工具主要使用Bicomb 2.0书目共现分析系统。2.1 数据清洗本文将1 124条隐性知识管理相关文献的题录从NoteExp
中华医学图书情报杂志 2017年7期2017-03-21
- 国内信息行为研究的热点主题分析
，并在每个生成的类团关键词粘合度值计算结果的基础上确定每个类团的主题。最后结合原始文献对每个主题的研究内容进行详细分析。3.1.1 关键词聚类3.1.1.1 选取高频关键词Bicomb统计的信息行为相关研究文献中关键词共有2 557个。去掉高频关键词“信息行为”及类似“研究”“分析”等一些对揭示主题内容无意义的关键词，截取其中频次≥10的49个关键词(表1)为该领域的高频关键词，对其在每篇文献中出现情况进行统计，生成形成如表2所示的49*49的高频关键词词
中华医学图书情报杂志 2017年8期2017-03-21
- 精准医疗领域的研究现状及其可视化分析
关键词变化、主题类团演进以及研究主题成熟度分析了解精准医疗领域的主题研究现状。3.7.2.1 关键词变化主要关键词重叠图清晰地反映三个时间段内精准医疗领域关键词新生和消亡的变化情况，水平箭头上方数字代表两个阶段均存在的主要关键词数量和百分比，斜上箭头旁数字表示消失的关键词数量，斜下箭头旁数字的涵义是新生关键词数量[15]。图2是利用SciMAT 绘制的精准医疗领域3个阶段的主要关键词重叠图，从左至右分别为2008-2010年、2011-2013年、2014
中华医学图书情报杂志 2017年8期2017-03-21
- 国际管理信息系统研究热点及趋势
很高，说明这两个类团和MIS研究的核心主题领域的其他研究重点之间的联系非常密切，是MIS研究领域的主要内容。由于类团内部的各项研究关系密切，是研究相对成熟的内容。根据相关文献资料的研究内容来看，在2005到2006年的时候是知识管理研究的高峰期，自从2008年开始，针对于知识管理的研究水平很高，知识管理被看做是第五代的管理模式和管理理论，是受人关注的重要内容，由于管制组织的当前知识含量建立了庞大的知识管理平台，能够在最大的范围里实现知识的交流和沟通，属于知
决策与信息 2016年33期2016-11-27
- 基于三维战略坐标图的信息经济学热点分析
化方法来描述研究类团或研究热点的角色地位及它们之间的互相影响情况和内部结构[1]。现有运用战略坐标分析方法的文章主要有两大类，一类为共词战略坐标分析，一类为引文战略坐标分析。其中，共词战略坐标分析一般以中心度和密度为坐标，中心度是衡量类团间紧密度的指标，中心度越大，该团和其他团的联系越紧密，该类团的地位便越核心；密度则是指一个类团自身内部的联系强度，密度越大，则该类团的研究便越成熟[2]。引文战略坐标分析一般以新颖度和关注度为坐标。新颖度是根据每篇论文的发
图书情报研究 2016年2期2016-05-18
- 学习共同体研究热点领域与发展趋势
——基于2003年－2015年CNKI核心期刊文献的共词可视化分析
词对关系网中不同类团的分类界定。因此，具体相关热点领域的呈现需进一步通过系统聚类和多维尺度进行可视化分析以直观简明呈现领域划分。（三）可视化分析知识可视化是指那些可以用来建构和传达复杂观点的图解形式。它不仅能够提高知识传递的效率，而且能够使知识在传播的过程中整合生成新知识。［9］树状图和知识图谱属于知识可视化的视觉表征工具。为后续聚类分析的需求，用“1”与相似矩阵内各数据相减转化为反映两个关键词之间差异程度的相异矩阵，通过系统聚类分析和多维尺度分析以获得可
山东高等教育 2016年10期2016-04-11
- 基于双聚类方法的乳腺癌相关酶研究前沿
方法则可以实现对类团含义的揭示，清晰展示研究前沿。本文借助于双聚类算法对乳腺癌相关酶研究文献进行分析，实现行和列的同时聚类，从行和列两个维度共同分析，比较不同时间窗内聚类结果的变化，发现乳腺癌相关酶研究的前沿内容。1 数据和方法1.1 数据来源在PubMed数据库中检索2009-2011年和2012-2014年乳腺癌相关酶研究的相关文献，构建检索表达式为“Breast Neoplasms/enzymology”[Mesh]AND (“2009/01/01”
中华医学图书情报杂志 2016年2期2016-03-23
- 基于共词分析的医学伦理学领域主题热点及演进态势
根据关键词或主题类团在多维尺度图中的位置和距离，可以初步直观地判断不同知识点或研究主题在医学伦理学领域的地位及相互关联关系。图2 42个医学伦理学高频关键词的聚类龙骨图图3 医学伦理学主题热点的多维尺度图由图2可知，42个医学伦理学高频关键词可划分为9个主题类团。结合领域高频关键词列表、聚类结果、多维尺度分布、各关键词之间的实际语义关系以及专家意见，笔者对部分关键词的类团归属进行了调整(将类4中的“law”划归类9)，并在图3中用虚线和数字加以标识。这些主
中华医学图书情报杂志 2016年1期2016-03-21
- 基于共词分析法的国内ERP研究领域热点主题发现与分析
[5]该方法根据类团内部和类团之间关键词的共现频率,计算各类团的密度和向心度值,密度表示类团维持和发展自己的能力,向心度表示词团之间的相互影响程度.类团的密度越大,表明类团内部成员之间的关系越紧密,成熟度越高;类团的向心度越大表明与其他类团的关系越大,在整个领域中的地位越重要.利用向心度和密度建立二维坐标系,即为战略坐标,通过四个象限描述各主题的研究发展状况,[6]依此对ERP的研究进行现状分析和趋势预测.2 数据来源与数据预处理2.1数据来源以CNKI中
图书馆理论与实践 2015年10期2015-09-21
- 基于共词分析和可视化的我国神经病学领域热点监测
相对独立的团体-类团[9]。本文划分类团时将去掉没有统计分析意义的仅由一个关键词或两个关键词组成的类团[10]和由主题概念不甚关联的关键词组成的类团[11]。类团内部各关键词对聚类的贡献度用“粘合力”衡量，某一关键词与类团内其他关键词的共现次数越多，其粘合力越大，在类团中的地位越突出。在一个类团中，粘合力最大的关键词称为中心词[12]。本文通过计算类团内某一关键词和其他关键词的绝对共现频次的平均值得到该关键词的粘合力值，并根据每个类团内粘合力最大的几个关键
中华医学图书情报杂志 2015年1期2015-03-22
- 基于共词知识图谱的材料工程学科研究热点及研究趋势分析
键词词频分布表、类团关系图等，通过对所构建的两个学科的共词知识图谱进行详细比较对比，分析两门学科的当前研究热点、研究趋势及前景。2 研究方法及过程2.1 数据来源本文采用的数据来源于《中文社会科学引文索引》检索系统。本文选取CSSCI1989～2013年收录的期刊----钢铁研究学报和复合材料学报、电焊机和焊接技术做样本，套录该期刊文献的所有题录信息。具体方法：打开CSSCI 检索界面，收录年限选定为1989～2013，在［来源文献］检索界面的［期刊名称］
创新科技 2015年8期2015-03-15
- 国际电子学习研究主题演化分析*
度将其划分为不同类团[5]。战略坐标分析是在共词分析和聚类分析的基础上，计算不同类团的密度和向心度，将其划入不同象限，通过类团内部研究的集中程度和类团之间联系的紧密程度来揭示某研究领域一段时间以来的主题演化和发展趋势[6]。1.3 数据处理对文献关键词进行连字符、同义词及单复数处理后，将占总词频30%以上的关键词设为高频词，由于“e-learning”(595频次)是本文分析的主题词，予以删除，再去除与主题无关的关键词如“generalization er
图书馆论坛 2015年2期2015-01-03
- 基于W态和EPR对受控概率隐形传输类团簇态
受控概率隐形传输类团簇态杨本朝， 曾 光(信息工程大学 数学工程与先进计算国家重点实验室 河南 郑州 450002)提出一个利用部分纠缠EPR对和W态作为量子信道，在可信第三方(Charlie)的控制下，发送方(Alice)进行3次Bell基测量、一次Hadmard变换和单粒子测量，接收方(Bob)引进一个辅助粒子，进行相应的幺正操作，则可以以一定的概率实现类团簇态的隐形传输.隐形传输； 幺正变换； 类团簇态0 引言自1993年Bennett等人提出量子隐
郑州大学学报（理学版） 2014年1期2014-07-18
- 基于共词分析法的国内知识管理热点研究(2001-2013)
究热点划分为五大类团，为后续知识管理相关内容的进一步研究提供参考。知识管理；共词分析；类团分析一、引言知识管理是当下网络信息时代的新兴学科之一，吸引着不同领域研究人员的关注。知识管理领域的研究现状和热点在一定程度上能反映研究人员对其所在领域、所研究对象的含义、范畴、原理和方法等的综合认识程度，也是知识管理学科走向成熟和趋于稳定的必然过程。因此了解知识管理研究领域的现状和热点对知识管理学科的发展具有重要的意义。20世纪90年代以来，虽然有一些学者利用文献计量
安徽开放大学学报 2014年4期2014-03-20
- 共词分析视域下信息技术与课程整合研究主题分析
对聚类结果进行类团可视化分析。三、研究过程及结果分析1.共词矩阵建立进行共词分析的第一步也是关键的一步就是对所得样本的关键词进行处理，以本文为例，需要删除一部分对研究没有多少实际意义的关键词，为了更好地反映此主题的研究结构，将与研究主体相近，但出现频次过多的“信息技术”“整合”“课程整合”和“信息技术与课程整合”进行删除，对“误区”“应用”“实践”等意义过泛、无实际研究意义的词进行删除，另外，对意义非常接近，但是因为研究者的理解不同而有不同标注的词进行合
终身教育研究 2013年6期2013-12-19
- 基于战略坐标图的我国馆藏资源研究主题分析＊
以及主要的关键词类团。通过计算每一类团中各关键词的粘合度值，表达类团中各关键词对聚类成团的贡献程度，确定每一类团的核心概念；同时通过计算不同关键词类团的向心度和密度值，绘制出我国馆藏资源研究中不同研究主题的战略坐标图，描述各研究主题内部联系情况和主题间相互影响的情况。2 我国馆藏资源研究的主题内容分析2.1 高频关键词的选取与聚类本文以检索到的与馆藏资源相关的论文为数据源，套录每一篇文献的关键词，统计各关键词的词频，考虑到多数关键词出现的频次较低，从而导致
图书与情报 2013年2期2013-07-07
- 自然科学基金投资高分子材料领域策略分析
，最终分为15个类团，每个类团包含的关键词如表4所示。4 战略坐标图解将每个类团内部各个词之间的内部链接数的平均值（类团的密度值）作为横坐标，每个类团与剩余其他类团外部链接的总和（类团的向心度值）作为纵坐标，可以得到15个类团的战略坐标图分布，如图1所示。表2 点度中心度大于平均值的关键词表3 高频关键词共现的相异矩阵（部分）图1 高分子材料领域15个类团的战略坐标分布图表4 热点关键词类团信息表表5 战略坐标图中研究类团的受资助情况统计象限I中的类团内部
中国科技资源导刊 2013年6期2013-03-22
- 中国管理科学学科知识交流模式研究
2 管理科学期刊类团间的引证网络为了直观了解期刊类团间的交流模式，绘制期刊类团间引证网络图（如图2）。图中椭圆形代表各期刊类团，箭头指向被引期刊类团，即表示向该类期刊类团提供引文。图中括号内的数值指某一期刊类团自引数占该类团引用所有期刊类团数的百分比（即自引比），图中箭线上的数值是某一类期刊向其他期刊类团提供引文量占其总提供引文量的的百分比，其中总提供引文量不包括该类团的自引量在内。为了使图形易于显示，凡箭线上的数值低于百分比20%的箭线不再标示。该图突出
华东经济管理 2011年10期2011-08-15
- 基于共词知识图谱的人文学科研究热点可视化的实证研究
知识图谱方法中的类团关系图来定量地分析两个时期农史学科集中关注的热点主题和主题变迁，使结论具有定性、定量的特点，提供了一个观察学科发展演进过程全景的新视角。2 数据处理2.1 筛选和清理数据源本次实验共词数据采用套录“中国农史论文全文数据库”（该数据库是由南京农业大学中华农业文明研究院开发的，主要对现、当代农史研究论文进行数字化加工和整合。共收录1980—2005年间的农史论文10098篇）的数据，补充录入2005—2008年数据的方法（补充数据主要采用“
图书馆理论与实践 2010年12期2010-04-18