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我国知识产权研究领域的共词网络分析 被引量:4

Co-word Network Analysis on the Research Fields of Domestic Intellectual Property Research
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摘要 国内知识产权研究领域的关键词共现网络顶点度分布符合幂律分布特征,具有较高的聚类系数和较低的平均距离,符合复杂网路特征。通过G-N聚类分析,发现目前国内知识产权研究领域主要包括知识产权的数字化挑战、知识产权与技术创新等七大子领域。引入关键词的学科隶属度算法,对经济管理学、图书情报学和法学在知识产权领域的研究热点分布情况进行可视化分析,发现图书情报学在知识产权的数字化挑战及其应对方面的研究优势明显,进而建议图书情报学界加强跨学科合作,拓展学科覆盖面。 The keywords co-occurrence network of domestic intellectual property research conforms to the characteristic, s of complex networks, with high clustering coefficient, low average distance and the vertex degree distribution obeys the nile of the power-law distribution. The main content of the intellectual property research includes seven palls, such as the digital challenge and technological innovation of intellectual property. Information Science obvious advantage in the digital challenge of intellectual property was found through the visualized analysis about the hot research topic in Economic Management,Information Science ,Law by introducing the algorithm of disciplinary attribution. The researchers of Information Science were suggested to strengthen the interdisciplinary collaboration and expand the subject coverage.
出处 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2013年第10期116-121,共6页 Library and Information Service
基金 北京市科技计划项目“科学知识图谱方法在新兴产业发展态势分析中的应用研究”(项目编号:Z121108002212058)研究成果之一
关键词 知识产权 共词网络 G—N聚类算法 学科隶属度算法 intellectual property co-word network G-N clustering algorithm disciplinary attribution algorithm
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