利用双聚类和突发检测算法探测学科前沿及知识基础比较的分析——以h指数的研究领域为例

《利用双聚类和突发检测算法探测学科前沿及知识基础比较的分析——以h指数的研究领域为例》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、IUlIIllllIM1tLillI{[1ilHIY2296749中国医科大学研究生学位论文独创性声明本人申明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得我校或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料，与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：杰立日期：丝丝：』．8中国医科大学研究生学位论文版权使用授权书本人完全了解中国医科

2、大学有关保护知识产权的规定，即：研究生在攻读学位期间论文工作的知识产权单位属中国医科大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位为中国医科大学，且导师为通讯作者，通讯作者单位亦署名为中国医科大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密内容除外)，以采用影印、缩印或其他手段保存论文。论文作者签名：云豳指导教师签名：牡日期：功／多．／．8目录一、摘要中文论著摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·l英文论著摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·3二、英文缩略语⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·5三、论文前言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．6日U舌⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯’材料与方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·8实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯13讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··32结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··34四、本研究创新性的自我评价⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯35五、参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯36六、附录综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··40在学期间科研成绩⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”52个人简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯53·中文论著摘要·利用双聚类和突发检测算法探测学科前沿及知识基础的比

5、较分析一以h指数研究领域为例目的双聚类算法和突发检测算法在探测学科前沿和知识基础方面都体现出了一定的可行性，本课题拟通过对两种算法得到的研究前沿和知识基础的比较，总结双聚类算法和突发检测算法的不同思路及优缺点，以便在今后的研究中扬长避短，更好的发挥各算法的作用，为以后学科前沿和知识基础的探测提供有益参考，并提出观测科学活动特征的新角度，将双聚类算法推广到各领域的学科发展评价中。方法利用“h．index”为主题字段在WebofScience中检索2005．2013年间的数据，获得相关文献记录。将数据记录全部下载后，首先对h指数研究领域进行双聚类分析，即利

6、用BICOMB软件对数据进行引文抽取，构建高被引．来源文献共现矩阵，并通过gCLUTO软件对数据进行双聚类分析，获取知识基础和学科前沿。再利用CiteSpace软件对h指数研究领域进行突发算法检测，探测h指数研究领域的研究前沿和知识基础。最后比较两种方法得到的结果并进行评价。挂田耋口禾在探测h指数研究领域前沿方面，两种算法存在着一定的一致性，均发现“利用‘ISIWebofKnowledge’等引文数据库研究h指数”和“利用h指数评价科学出版物及科学产出”的研究前沿。在对聚类进行自动标注方面，双聚类算法提供的描述性特征与聚类内容更为相关，突发检测算法利用

7、突发词标注聚类，由于存在着噪音文献，不能很好地与前沿和热点联系起来。在探测h指数研究领域知识基础方面，双聚类对高被引文献的聚类更为结构化和清晰。在识别h指数研究领域动态发展，突发检测算法表现出了优越性。结论通过对两种算法得到的研究前沿和知识基础的比较，我们发现双聚类的聚类标签更具有相关性，突发检测算法在探测学科动态发展方面更有优势，两种算法有着各自的优势，并在一定程度上互补。在今后的研究中研究者可以扬长避短，根据研究目的不同，选择不同的算法以揭示学科前沿和知识基础，也可以结合两种算法对学科结构及发展做出更全面的诠释。本研究为以后学科前沿和知识基础的探测

8、提供了有益参考，并提出观测科学活动特征的新角度，在未来的研究中，可以尝试将双聚类算法推广到各领