基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的文獻(xiàn)檢索可視化,文獻(xiàn)檢索論文

PAGEPAGE1基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的文獻(xiàn)檢索可視化,文獻(xiàn)檢索論文通過將共引矩陣用相應(yīng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析算法表示出來，就構(gòu)成了對(duì)應(yīng)的引文可視化圖。本文所用的數(shù)據(jù)來源于CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)，本文本文關(guān)鍵詞語(yǔ)語(yǔ)為可視化，發(fā)表年限為2000-2020年的475篇文章，將文章數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理和格式轉(zhuǎn)換后在網(wǎng)絡(luò)分析工具中進(jìn)行可視化。在數(shù)據(jù)源中，我們主要用下下面數(shù)據(jù)：AU表示該文獻(xiàn)的作者，CL表示該文獻(xiàn)作者對(duì)應(yīng)機(jī)構(gòu)，DE表示該文獻(xiàn)內(nèi)容內(nèi)容摘要中的本文本文關(guān)鍵詞語(yǔ)語(yǔ)，CR表示該文獻(xiàn)引用的文獻(xiàn)。3.3.2作者共引可視化作者共引分析一般來講，即兩個(gè)及以上作者發(fā)表一篇文章，另一位作者在其它文章的編寫經(jīng)過中引用、借鑒了上述作者的文章時(shí)，能夠以為這幾位作者之間具有共同引文關(guān)系。而文獻(xiàn)的被引強(qiáng)度則能夠通過引用該文獻(xiàn)作者的實(shí)際數(shù)量進(jìn)行權(quán)衡。研究人員通過將以文章作者作為基礎(chǔ)，進(jìn)而同過引用、被引用等內(nèi)在聯(lián)絡(luò)構(gòu)建一種共引關(guān)系。這種共引關(guān)系能夠使該類型、該研究領(lǐng)域的作者進(jìn)行內(nèi)部統(tǒng)計(jì)信息的聚集，從一定程度反映該類型科研專家之間的互相聯(lián)絡(luò)、專家構(gòu)造，進(jìn)而通過他們之間頻繁的文獻(xiàn)引用關(guān)系找到該研究將來發(fā)展的發(fā)展方向。當(dāng)一位文獻(xiàn)作者被另一文章作者進(jìn)行引用的情況下，就可將兩類作者歸結(jié)為該研究領(lǐng)域的同行，而且兩人的文獻(xiàn)被引用量越大，則從一定程度上講明二者之間存在的某種嚴(yán)密的科研關(guān)系或者學(xué)科關(guān)系，通過對(duì)該領(lǐng)域?qū)＜胰巳旱臄?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、歸類，進(jìn)而能夠了解整個(gè)行業(yè)領(lǐng)域當(dāng)下從業(yè)人群的大致數(shù)量、研究領(lǐng)域范圍等各種無法直接顯示的隱藏規(guī)律。假使有一天，某一研究領(lǐng)域需要進(jìn)行協(xié)作克制研究瓶頸，那么通過本技術(shù)，將上述專家、作者進(jìn)行區(qū)域性集結(jié)，則能夠?qū)φn題的深切進(jìn)入探究提供很大的幫助。當(dāng)作者數(shù)量和構(gòu)造的變化時(shí)，從側(cè)面反映出了該行業(yè)領(lǐng)域發(fā)展動(dòng)態(tài)。同一研究領(lǐng)域研究專家的數(shù)量、構(gòu)造層次發(fā)生變化時(shí)，就能反映該研究領(lǐng)域在一定時(shí)期的興衰程度、發(fā)展趨勢(shì)等。通過定期的分析研究，就能夠發(fā)現(xiàn)各種行業(yè)領(lǐng)域?qū)戆l(fā)展的方向及興衰。對(duì)引文作者分析生成相應(yīng)的共引矩陣后，用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析算法映射為如下的作者共引可視化圖。3.3.3文獻(xiàn)共引可視化對(duì)于客觀世界的認(rèn)識(shí)往往不限于某一學(xué)科或者某一角度，因而在論文或者文章的撰寫中對(duì)于文獻(xiàn)的引用不會(huì)僅限于某一篇章或者某一研究領(lǐng)域。正是有了這樣的發(fā)展經(jīng)過，對(duì)于文獻(xiàn)的引用就會(huì)出現(xiàn)多樣性。通過文獻(xiàn)引用的分析，能夠了解各個(gè)學(xué)科的特征聯(lián)絡(luò)和發(fā)展變化等。還能夠通過引用文獻(xiàn)的分析，對(duì)于相關(guān)的知識(shí)構(gòu)造進(jìn)行推斷，發(fā)現(xiàn)各知識(shí)領(lǐng)域之間的關(guān)系，推動(dòng)全領(lǐng)域協(xié)調(diào)發(fā)展。對(duì)被引文獻(xiàn)分析生成相應(yīng)的共引矩陣后，用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析算法映射為如下的文獻(xiàn)共引可視化圖。3.3.4期刊共引可視化期刊共引的分析，是對(duì)各文章引用的文獻(xiàn)中期刊來源之間的關(guān)系進(jìn)行分析，通過分析確立這些科學(xué)期刊之間的關(guān)系，以及確定在某個(gè)期刊在該領(lǐng)域能否為核心提供根據(jù)。在期刊共引中，通過期刊被引用次數(shù)的多少，可以以看出該期刊的實(shí)用價(jià)值，能夠通過這些價(jià)值來推斷該期刊能否為核心期刊。對(duì)引用期刊共引關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行分析，能夠判定其在相關(guān)的知識(shí)構(gòu)造中所起到的作用和在該領(lǐng)域的專業(yè)能力強(qiáng)度，假如共引關(guān)系強(qiáng)度很高，則講明該期刊與相關(guān)專業(yè)聯(lián)絡(luò)密切，反映出了期刊與對(duì)應(yīng)學(xué)科之間的聯(lián)絡(luò)關(guān)系。對(duì)引文出版期刊分析生成相應(yīng)的共引矩陣后，用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析算法映射為如下期刊共引的可視化圖。3.4共詞分析可視化共詞分析方式方法最早是在1970左右由法國(guó)的研究人員提出來的，該方式方法主要用來分析在同一文獻(xiàn)中一些詞匯出現(xiàn)的各自次數(shù)，通過這些分析能夠看出研究學(xué)科與詞匯的遠(yuǎn)近關(guān)系。比方我們?cè)谡撐淖珜懼?，?nèi)容內(nèi)容摘要中標(biāo)明的本文本文關(guān)鍵詞語(yǔ)語(yǔ)。通過該方式方法的分析能夠建立起詞語(yǔ)的網(wǎng)絡(luò)分布圖，通過圖能夠看到該詞匯在知識(shí)體系發(fā)展經(jīng)過中的作用，能夠?qū)碇R(shí)發(fā)展起到的推動(dòng)作用。同時(shí)，假如被引用的次數(shù)越多，講明該詞匯的重要程度越高，其在成為熱門詞的概率就越大。共詞分析主要是對(duì)文章的敘詞、標(biāo)題詞和本文本文關(guān)鍵詞語(yǔ)語(yǔ)中的專業(yè)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行分析。共詞分析的分析方式方法主要包括聚類分析法、關(guān)聯(lián)以及詞匯頻率統(tǒng)計(jì)法等。通過對(duì)這些詞匯建立相應(yīng)的詞譜關(guān)系圖，借助統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析能夠直觀明確的看出該學(xué)科的整體趨勢(shì)和主題〔專業(yè)術(shù)語(yǔ)〕在相關(guān)科學(xué)研究領(lǐng)域的互相關(guān)系，對(duì)研究將來學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)上具有重要的參考意義[37].對(duì)引文本文本文關(guān)鍵詞語(yǔ)語(yǔ)分析生成相應(yīng)的矩陣后，用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析算法映射為如下的共詞分析可視化圖。3.5合著分析隨著科技的不斷發(fā)展，多學(xué)科之間互相融合成為一種趨勢(shì)，單一專業(yè)的研究專家不再能夠通過一己之力完成一個(gè)跨學(xué)科領(lǐng)域的研究。越來越多不同領(lǐng)域的專家聚集在一起，協(xié)同工作和共同研究，從很大程度上改變了原有的單獨(dú)研究形式，能夠充分利用人力資源，保證了大量科研成果的誕生，推動(dòng)了科學(xué)研究的發(fā)展，因而科研人員協(xié)同攻克領(lǐng)域難關(guān)成為了一種趨勢(shì)。隨著大學(xué)科研合作的日益頻繁，如今很難看到一個(gè)高水平的論文著作是由一位作者單獨(dú)完成，越來越多不同科研領(lǐng)域之間的作者共同署名發(fā)表文章，而且合作規(guī)模也日益壯大。通常共同發(fā)表文章是合著中的普遍形式，當(dāng)然合著也包括共同完成科研成果等，對(duì)合著網(wǎng)絡(luò)的分析，我們能夠看出研究機(jī)構(gòu)的發(fā)展情況和相關(guān)研究人員之間的合作關(guān)系和合作頻繁程度等。當(dāng)下科學(xué)技術(shù)不斷地向前發(fā)展，科學(xué)領(lǐng)域的關(guān)系構(gòu)造主要由科學(xué)研究中發(fā)表論文的作者與作者的互相關(guān)系和科研機(jī)構(gòu)與科研機(jī)構(gòu)之間的互相關(guān)系組成。一般核心的研究成果是由經(jīng)常合作的機(jī)構(gòu)與作者完成，這也構(gòu)成了該領(lǐng)域的核心研究機(jī)構(gòu)和核心作者。大量研究人員之間的科研合作也促使了相關(guān)學(xué)科成為了該領(lǐng)域研究的熱門。對(duì)合著網(wǎng)絡(luò)的分析能夠得出學(xué)科構(gòu)造之間的內(nèi)在演變關(guān)系，揭示出科學(xué)研究的前沿。下面兩個(gè)圖分別顯示了在2000-2020年在可視化著作方面，有合作關(guān)系的作者和機(jī)構(gòu)。3.6可視化結(jié)果的缺乏可視化技術(shù)是將網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造數(shù)據(jù)以圖形化的方式展示出來，使人們能夠快速直觀的閱讀網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。不僅能夠幫助人們很好的了解數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部構(gòu)造，還能夠幫助人們挖掘出數(shù)據(jù)內(nèi)部隱藏的重要信息。但是我們能夠從上面的可視化結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，固然我們將文獻(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造用可視化方式方法顯示出來了，但是這對(duì)我們對(duì)文獻(xiàn)的挑選，把握檢索的方向，理解檢索的結(jié)果，提高我們的檢索效率并沒有太大的幫助，而且這些可視化是基于節(jié)點(diǎn)值出現(xiàn)的頻率來繪制的，但是文章的數(shù)量并不能完全反響出這篇文章在這里領(lǐng)域的價(jià)值作用。本文將在下個(gè)章節(jié)用幾種方式方法優(yōu)化我們顯示的結(jié)果，使可視化圖更大程度上方便人們對(duì)文獻(xiàn)的檢索，幫助用戶理解檢索結(jié)果、把握檢索方向，以提高信息檢索的效率和性能。3.7本章小結(jié)通過對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析算法的介紹，讓我們了解到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析