基于作者同被引分析的我国图书情报学知识结构及其演变研究

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1、017基于作者同被引分析的我国图书情报学知识结构及其演变研究马瑞敏倪超群摘要提出“聚类分析”和“pathfinder算法”为一体的可视化方法，阐述了其原理和实现步骤，在此基础上利用大样本数据，分时段研究了我国图书情报学知识结构，并分析了其发展演变的具体情况。研究表明，我国图书情报学在1998—2007年的研究主要集中在11个方面:文献计量、科学计量与信息计量，情报学基本理论与方法，竞争情报，网络信息组织、检索与服务，知识产权，知识管理与信息资源管理，数字信息资源开发与利用，目录学，信息标引与检索，图书馆学基本理论。随着时间的推

2、移，网络计量学、竞争情报等方向逐步兴盛，传统目录学、数字图书馆等方向则走向分化或衰退。图5。表1。参考文献20。关键词图书情报学作者同被引分析知识结构可视化知识图谱分类号G350ABSTRACTBasedonclusteranalysisandpathfinderalgorithm，thispaperproposedanewapproachtovisualizetheresultsofauthorco-citationanalysis，andexploredtheintellectualstructureandanalyzed

3、itsevolutioncharacteristicsofLibraryandInformationScienceinChinausingtheproposedapproachwithalargescaleofdatarangingfrom1998to2007．TheresultsshowedthatresearchofLibraryandInformationScienceinChinaduring1998and2007mainlyfocusedonbibliometrics，scientometrics，informetr

4、ics，thefundamentalsofinformationscience，competitiveintelligence，networkinformationorganization，retrievalandservices，intellectualproperty，knowledgemanagementandinformationresourcesmanagement，digitalinformationresourcesdevelopmentandutilization，biographies，information

5、organizationandretrieval，thefundamentalsoflibraryscience．Atrendwasalsoseenthatwithtimepassesthetopicsofnetworkbibliometricsandcompetitiveintelligencearegainingmomentum，whilethosetopicsofbibliographyanddigitallibraryarelosingmomentum．5figs．1tab．20refs．KEYWORDSLibrary

6、andinformationscience．Authorco-citationanalysis．Intellectualstructure．Visualization．Knowledgemapping．CLASSNUMBERG350关系数”的质疑，他们认为皮尔逊相关系数不1国内外研究述评适合作为同被引矩阵转化的方法，因为它对0模块敏感，且不符合相似性测度的两个基本条作者同被引分析自从1981年由H.D．件，并建议使用Cosine等方法取代皮尔逊相关White和B.C．Griffith提出后便引起了学术界的系数。他们的质疑吸引了

7、众多科学计量学家的广泛关注，当前其应用不仅局限在信息科学领［2－4］争论。二是共现关系的可视化研究。当前，域，而且已经渗透到其他学科领域。对于作者这方面的研究是科学计量学研究的热点领域之同被引关系的研究国外主要集中在三个方面:一是关于同被引矩阵如何转化的探讨和争论。一。传统方法利用多维尺度分析(MDS)进行［5］这场讨论始于2003年P．Ahlgren、B．Jarneving可视化，后来许多作者又利用Pajek、Ucinet［1］既有工具进行图情学领域的可视化研究①。C．等人对同被引矩阵转化方法———“皮尔逊相①以L．Leyd

8、esdorff为代表，详见其个人学术网站http://users.fmg.uva.nl/lleydesdorff/list.htm。2011年11月November，2011018JournalofLibraryScienceinChina［6］［7］Chen等和White等