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【博士期间研究总结】共词分析方法优化的一个思路体系

已有 6731 次阅读 2015-5-31 01:12 |个人分类:论文交流|系统分类:科研笔记| 共词分析

马上要毕业了,趁此机会将博士期间研究做一个梳理;今后工作不知是否还可延续,因此也是一种留念。


博士期间主要研究为共词分析方法优化,在此方面发表近10篇论文,均是方法改进性质的研究,自认为都不是灌水文,对得起自己的学术理想。

论文可归纳为一个体系,包括:

    1:基础研究:通过实验梳理科技论文关键词特点、关键词网络结构特点,发现问题,寻找启示,为后续改进指明方向。主要有论文2篇:科技论文关键词特征及其对共词分析的影响》,刊于情报学报;《科研领域关键词网络的结构特征与启示》,刊于现代图书情报技术;


考虑到共现矩阵的行、列分别代表分析对象、特征项;从这两个方面入手是改进共词分析的突破口,于是做了以下两个方面研究:

    2:在1基础上衍生出,从特征项选择(共词矩阵的列)方面优化共词分析。目前有论文1篇,《共词分析中的词语贡献度特征选择研究》,刊于现代图书情报技术;这方面还有很多研究空间;后续一段时间内会投入更多精力来研究;

   3:在1基础上衍生出,从分析对象选择(共词矩阵的行)方面优化共词分析。目前来看,一个比较好的思路是:分析一个研究领域(或者研究群体,比如机构)时,不能只孤立地看它自身情况;而是要把它放在更大的背景内考察(比如所属学科)。目前有5篇论文:Selecting publication keywords for domain analysis in bibliometrics: A comparison of three methods》刊于Journal of Informetrics;Identifyingthe research focus of Library and Information Science institutions in Chinawith institution-specific keywords》刊于scientometrics;《领域知识分析中的关键词选择方法研究——一种以学科为背景的全局视角》刊于情报学报;《基于特色关键词的科研机构研究主题揭示:方法与实证》、《全局视角下的科研领域特色知识点提取》均刊于图书情报工作;总的来说,这种思路效果很不错。


除2和3之外,考虑到共词网络的结构特点,可以从层次结构视角来看共词网络,这与目前计量分析中普遍采用的划簇(比如聚类、网络子群划分)有很大的区别,但是它实际上更符合人们对知识体系结构的认知。  相应地有以下方面研究:    

4:在1基础上衍生出,从关键词网络的层次结构发现方面优化共词分析,目前有3篇论文,《Exploring the Topic Hierarchy of Digital Library Research in China using Keyword Networks: A K-core Decomposition Approach》近期录用于Scientometrics,《领域知识网络的层次结构与微观形态探证》刊于情报学报、《层次视角下概念知识网络的三元关系形态研究》刊于图书情报工作。


真的很希望有更多的人关注方法优化。

有学术理想的师弟师妹们,不要再拿一成不变的工具和方法换分析领域灌水了。打破的是枷锁,得到的是世界啊  




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