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基于复旦大学ERU数据的学科交叉程度与研究热点分析 被引量:6

An Analysis of the Degree of Inter-disciplines and Research Hotspots: Based on Fudan University ERU Data
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摘要 本文利用复旦大学ERU数据采集平台,从底层网络数据中获取用户访问图书馆电子资源时检索行为的动态数据,运用Session ID关系、因子分析和聚类分析等方法,分析我国高校学术研究的学科交叉程度及研究热点。结果表明,学科交叉研究采用动态数据源进行分析,可以拓展学科交叉研究的深度和宽度,弥补以往研究中仅针对静态数据分析研究的不足,促进学术研究和科学创新上获得新的生长点。 This article studied the degree of inter-disciplines and research hotspots by making use of the methods of Session ID,Factor Analysis,and Cluster Analysis,on the basis of the Fudan University ERU data of searching behavior of the library digital resources. It improved the research on inter-disciplines through the use of data sources,and made up the shortfall of static data analysis.
机构地区 复旦大学图书馆
出处 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2015年第3期68-76,共9页 Journal of Modern Information
基金 国家社科基金"泛在知识环境下图书馆知识发现技术与应用研究"(项目编号:12CTQ006)
关键词 学科交叉 动态数据 SESSION ID 因子分析 聚类分析 inter-disciplines dynamic data session ID factor analysis cluster analysis
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参考文献11

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引证文献6

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