识别学科交叉研究的前沿主题,并对演化趋势进行分析,有助于揭示学科交叉融合的方向,为未来创新性、突破性研究提供参考。首先,基于引文视角构建测度论文学科交叉性的指标,识别具有学科交叉性的研究论文;其次,通过BERT-LDA模型识别研究主...识别学科交叉研究的前沿主题,并对演化趋势进行分析,有助于揭示学科交叉融合的方向,为未来创新性、突破性研究提供参考。首先,基于引文视角构建测度论文学科交叉性的指标,识别具有学科交叉性的研究论文;其次,通过BERT-LDA模型识别研究主题,利用余弦相似度计算主题之间的相似度,构建主题演化路径;最后,基于新颖度、增长性、关注度、影响力构建前沿主题识别指标体系,识别具有前沿性的学科交叉研究主题。以图书情报学(Library and Information Science,LIS)为例展开研究,研究结果显示,2004—2023年该学科领域的交叉研究主题呈现出逐渐细化和深入的特点,主要集中在信息挖掘与知识发现、互联网信息行为、医疗信息学3个方面;现阶段学科交叉研究前沿主题为医疗数据模型、舆情治理与情感分析、机器学习与深度学习;基于信息技术的研究方法和其在不同领域的应用研究具有良好的应用前景,有可能成为未来LIS领域的核心研究主题。展开更多
文摘识别学科交叉研究的前沿主题,并对演化趋势进行分析,有助于揭示学科交叉融合的方向,为未来创新性、突破性研究提供参考。首先,基于引文视角构建测度论文学科交叉性的指标,识别具有学科交叉性的研究论文;其次,通过BERT-LDA模型识别研究主题,利用余弦相似度计算主题之间的相似度,构建主题演化路径;最后,基于新颖度、增长性、关注度、影响力构建前沿主题识别指标体系,识别具有前沿性的学科交叉研究主题。以图书情报学(Library and Information Science,LIS)为例展开研究,研究结果显示,2004—2023年该学科领域的交叉研究主题呈现出逐渐细化和深入的特点,主要集中在信息挖掘与知识发现、互联网信息行为、医疗信息学3个方面;现阶段学科交叉研究前沿主题为医疗数据模型、舆情治理与情感分析、机器学习与深度学习;基于信息技术的研究方法和其在不同领域的应用研究具有良好的应用前景,有可能成为未来LIS领域的核心研究主题。
