基于CiteSpace的用户画像知识图谱分析

为了明确用户画像研究热点和趋势,文章运用CiteSpace软件定量化分析知网1496篇用户画像文献。研究结果表明,国内对用户画像研究呈现增长态势,总体经历了研究萌芽、快速发展和质量提升三个阶段,虽然研究机构和作者群体稳定,但尚未形成核心作者群和跨专业领域的合作。研究趋势方面,大数据、数据挖掘、图书馆、机器学习、人工智能、精准营销、知识服务、协同过滤等是主要研究热点;前沿研究聚焦于信息服务、融媒体、数据采集、媒体融合和聚类。

基于单篇高被引数据论文的多层级数据再利用主题差异分析

[目的/意义]在当今“数据密集型”时代,科学数据的重要性不断凸显,深入研究数据论文的利用价值有助于推动科学数据的开放和共享。[方法/过程]文章以单篇高被引论文为研究对象,根据对其不同的引证层级构建文献集合,通过对两个引证文献集合论文的关键词统计和聚类分析,对其主题团簇的差异性进行对比和分析,进而揭示数据论文的多层级数据再利用和特征演化情况。[结果/结论]研究发现,不同层级的数据再利用扩展出了不同细度的研究主题,体现了数据论文知识扩散的模式和规律。

我国警察心理健康研究的知识图谱——基于CiteSpace的可视化分析

以中国知网为检索源,共纳入790篇与警察心理健康相关的期刊论文作为文章的研究对象。借助CiteSpace软件对现有的警察心理健康研究进行演进历程、发文作者、研究机构、关键词共现、聚类与突现等可视化分析。结果发现,警察的心理健康状况与水平是研究的焦点,但尚未提出能有效预防、干预警察心理健康问题的举措。因此,在未来的实践和研究中应积极关注警察及警校生的日常生活和心理健康状况,为警察赋能,根据警察的职业特殊性建立适配警察的心理健康服务体系。

医学院校高被引论文多源数据评价指标相关性研究

目的/意义了解医学院校高被引论文在不同数据库中多源评价指标相关性,为文献资源发现、利用、评估提供参考。方法/过程以2013—2023年首都医科大学高被引论文为研究对象,分析其在H1 Connect、Dimensions、ESI、Web of Science、InCites、SciVal数据库中的38个评价指标,对代表性指标,专利、政策引用指标,浏览使用指标,相对指标,期刊指标,被引频次,Altmetric指标分别进行相关性分析。结果/结论各组相似指标具有相对较高相关性,个别指标如加权星级和微博提及数与大多数不同平台指标没有显著相关性。

基于CiteSpace的教育大数据研究热点与趋势分析

大数据时代来临,教育领域积累了海量数据。文章以中国知网（CNKI）数据库收录的924篇及Google学术收录的204篇与教育大数据相关的期刊论文为研究对象,运用信息可视化软件Cite Space,以时空知识图谱及内容知识图谱分析为主要研究方法,揭示了国内外教育大数据的研究热点及发展趋势。分析发现,教育大数据研究呈现如下特点：从时间上看,研究在2013年开始集中涌现,2014-2015年进入大规模发展阶段;从内容上看,研究热点有＂大数据＂、＂大数据时代＂、＂学习分析及技术＂、＂数据挖掘＂等。为此,文章给出进一步的总结和思考,以期为教育大数据的深入研究、实践探索和产业推进提供参考。

国内Data Curation研究文献的可视化分析

搜集了CSSCI数据库中收录的2011—2016年间国内有关Data Curation的期刊论文,运用可视化工具从文献时间、被引期刊、研究力量、关键文献及作者分布等5方面进行可视化分析,以了解国内Data Curation的研究态势及发展趋势,为后续相关领域研究提供参考。

CITES缔约国大会历届提案的简要数据分析

向CITES缔约国大会提交提案,是缔约国修改CITES附录Ⅰ和附录Ⅱ的必经程序。CITES公约已经成为重要的国际政治舞台,同时也是缔约国的国内政策转化为CITES全球性政策的重要方式。分析各缔约国向CITES缔约国大会提交提案数据,对了解CITES缔约国大会运作机制、探索我国参与全球野生动物保护治理体系的途径具有一定价值。

基于Cite Space的国内体育大数据研究热点嬗变及主题分析

以中国知网(CNKI)数据库中有关“体育大数据”主题的824篇文献为研究对象,采用计量学工具Cite Space可视化软件,对相关数据进行处理,并对结果分别从年发文量、作者共现、机构共现、关键词共现、主题聚类等5个维度进行分析,揭示近20年来我国体育大数据研究热点的嬗变,为我国体育大数据的进一步研究提供借鉴。结果发现,我国体育大数据近20年的发文数量呈波浪式增长趋势,经历了研究热点分散的初始期(20022015年)、以体育旅游等为热点的发展期(20162018年)、以体育消费等为热点的趋稳期(20192021年)。体育大数据研究的核心主题分别是体育产业发展应用、体育教学领域的应用、全民健身服务应用、竞技体育管理应用。基于此,应加强大数据与军事体育、大数据与民族民俗体育的研究,以推进大数据在体育领域中的应用。

基于CiteSpace的中医药数据挖掘研究现状与发展趋势分析

目的:通过CiteSpace科学文献计量软件,分析中医药数据挖掘的研究现状和发展趋势。方法:应用CiteSpace 5.6.R2软件对中国知网2010年1月1日至2019年12月31日中医药数据挖掘相关文献的作者、研究机构、关键词等进行可视化分析。结果:中医药数据挖掘的文献发文量整体呈上升趋势,根据目前发文情况预测2020年发文量将突破500篇;研究力量较为分散,缺少跨机构之间的作者合作及跨地域之间的机构合作;研究热点主要集中于证候分布规律、名老中医经验传承、中药组方配伍研究、针灸选穴规律等;近10年来研究热点由证候研究逐渐演变为用药规律、配伍规律等中医药规律探究,中医药规律探究这一研究方向有望持续作为热点。结论:数据挖掘技术在中医药数据处理中展现了广泛的应用前景,随着中医药事业的改革创新,未来数据挖掘技术将会在中医药领域的应用越来越广泛。

基于Cite Space的体育大数据知识图谱分析

为全面了解我国体育大数据领域研究动态、热点及发展趋势,文章以CNKI(中国知网)数据库平台检索的1397篇文献为研究对象,运用词频分析法、文献计量法,借助CiteSpace软件对相关文献数据进行可视化分析。研究发现,主要研究文献集中于非核心期刊,高质量研究文献偏少;体育大数据领域的作者基本上以独立研究为主,研究机构之间缺乏相互交流,且研究机构与院校发文较为零散,机构之间尚未形成合作网络,有很大发展空间,特别是交叉学科研究,能够产生新的学科,推动体育行业快速发展。

基于CiteSpace的教育技术学探究

针对教育技术学研究现状,整理1990-2018年中国知网(CNKI)数据库收录的83 821条文献,引用CiteSpace文献分析工具,用图谱形式显示教育技术学研究的热点内容,分析发现教育技术主要围绕人工智能、虚拟现实和新媒体形式展开。信息化教育在国内外范围普及度很广,国内的研究成果也频频被外文期刊所收录,证明国内的教育技术已经与国际接轨。

国内自然语言处理领域数据集引用行为分析

随着科学研究对数据的依赖性不断增强,分析国内自然语言处理领域内数据集的引用行为,有利于规范化数据集的构建和使用,推动国内自然语言处理领域的快速发展。选取《中文信息学报》2013—2022年的1628篇论文为样本,通过全文本分析法,人工标注1970条数据集引用信息,以研究文献对数据集的引用行为。研究发现:在国内自然语言处理领域研究中,引用他人数据集的论文数量逐渐增加,使用自建数据集的论文逐渐减少,并且引用数据集论文的篇均被引频次高于自建数据集论文;引用多个数据集的倾向较为明显,引用单个数据集的论文逐渐减少,并且引用2~3个数据集论文的篇均被引频次高于引用单个数据集的论文;数据集重用性较低,高被引数据集主要来源于评测。

近年来大数据技术前沿与热点研究——基于2015—2021年VOSviewer相关文献的高频术语可视化分析

文章以Web of Science数据库为基础,以2015—2021年大数据领域高被引论文为样本,运用知识图谱软件VOSviewer对样本中的关键词频次进行统计,对关键词数据进行手动预处理后生成科学知识图谱,然后从研究热点、研究前沿以及演进路径对大数据技术进行量化和聚类分析。结果表明,大数据技术前沿有三个研究方向,分别是大数据开发与挖掘技术、大数据分析与管理技术、大数据运维与云计算技术。数字化、智能化、网络化是大数据技术的未来发展方向,大数据运维与云计算是大数据技术的研究前沿,数据安全是大数据技术的未来研究热点。随着人们对大数据技术研究的不断深入,大数据理论体系和大数据治理体系会更加完善和成熟,人类将进入信息技术引领下的万物互联新时代。

基于文献计量学的红外无损检测技术进展与趋势分析

红外检测(infrared testing,IRT)近年来得到了极速增长,围绕IRT的技术成为各个领域的重要研究方向。本文梳理分析了国内外多年来关于IRT技术的文献,总结了该领域研究方向国内外未来研究热点。基于web of science(WOS)核心合集数据库,运用CiteSpace数据挖掘及分析平台对这一研究领域的最新进展进行深入分析。对发文数量、国家、作者、研究机构、关键词、被引文献及期刊进行多维度探讨,力求全面剖析此领域研究热点及发展趋势。本文重点跟踪了金属部件缺陷检测、复合材料缺陷检测与红外图像绝缘体检测技术研究方向。

大数据领域演进路径、研究热点与前沿的可视化分析

本文以Web of Science为数据源,运用信息可视化软件Cite SpaceⅢ对所搜集的有关大数据研究的文献进行聚类分析和共引分析。通过Cite SpaceⅢ生成的知识图谱并结合相关文献的研究内容,从演进路径、研究热点以及研究前沿三方面对大数据研究进行量化分析和解读。6篇关键节点文献很好地展示了大数据研究的演进路径,13个高频关键词和10个突现词表征了大数据的研究热点与研究前沿,得出结论:大数据的研究经历了从大数据的计算模型、具体概念、复杂性科学的理论研究到有关大数据社会科学层面、应用型实践层面研究的历程;大数据处理技术、大数据挖掘及大数据应用是大数据研究的三大热点;对大数据本身的研究、处理技术的研究、数据挖掘、系统、模型和网络的研究以及其绩效评估和数据管理的研究是大数据的研究前沿和发展趋势,文章旨在为现阶段大数据研究工作的深入开展提供参考。

国外典型科学数据仓储实施的元数据方案及启示

元数据方案是建立科学数据仓储需考虑的核心问题之一。文章从功能目标、元数据元素和元数据方案特点三个维度,分析四个国外典型的科学数据仓储(DataCite、GBIF、DataStaR和OTA)的元数据方案。结果表明:四个科学数据仓储元数据方案各有特点,其元数据元素各不相同,但都以用户需求为中心构建方案。我国制定科学数据仓储元数据方案,需从考虑功能定位、应用现有元数据标准及相关框架及以用户为中心等方面对方案进行评估。

利用社会网络分析法和聚类法研究心血管疾病知识结构的比较

应用社会网络分析法对高被引心血管疾病论文进行文献计量学研究,并与目前应用较多的聚类法进行对比,分析了两者之间的异同及特点。

利用Excel和EndNote Web提高论文查收查引工作效率

"论文被收录与引用情况统计表"综合反映了科研人员发表论文的数量和质量,针对被SCI网络版收录论文的引用期刊种数和引用作者人数的统计问题,提出一种利用文档合并和Excel高级筛选功能结合的方法,还介绍了利用文献管理软件EndNote Web提高论文查收查引工作效率的方法。

2009—2014年《中国全科医学》杂志载文及被引情况分析

目的了解2009—2014年《中国全科医学》杂志载文及被引情况,从文献引证的角度透视期刊的学术水平和质量。方法利用《中国生物医学期刊引文数据库》(CMCI)进行检索,在"期刊"项中选取"中国全科医学",在"年代"项中输入"2009—2014年",依据检索出的统计数据,利用文献计量学方法,对《中国全科医学》杂志2009—2014年载文被CMCI来源期刊引用的情况进行分析及评价。结果 2009—2014年《中国全科医学》杂志共载文8 553篇,被引篇数为4 819篇,总被引频次为19 462次。单篇论文被引频次为1次的论文篇数为1 459篇,占30.28%;单篇论文被引频次最高为50次;单篇论文被引频次10次及以上的篇数为415篇,占8.61%;单篇论文被引频次10次以下的篇数为4 404篇,占91.39%。共有29位著(译)者的论文总被引频次为32次及以上。结论《中国全科医学》杂志载文质量和被引频次均较高,反映了中国全科医学的历史和最新发展,被全科医生、全科医学研究者、政策制定者广泛利用,是其获取信息的主要途径之一,也是我国全科医学领域最为重要的核心期刊。

《民族学刊》2014～2018年影响因子比较分析——基于《中国学术期刊影响因子年报(人文社会科学)》数据

《民族学刊》于2010年6月创刊,相继入选"复印报刊资料重要转载来源期刊""北大核心期刊""人文社科核心期刊"和"CSSCI来源期刊",表明了《民族学刊》在学界和期刊界的学术影响,其期刊的影响因子值得研究和探讨。本文基于《中国学术期刊影响因子年报(人文社会科学)》公布的影响因子、各类计量指标和人文社科类影响因子、被引频次及可被引文献量等数据,对《民族学刊》的相应数据与C95民族学类期刊在期刊影响力指数、影响因子均值及量效指数均值、各类计量指标均值和人文社科类影响因子、被引频次及可被引文献量均值等方面进行统计对比,分析《民族学刊》2014~2018年五年间的影响因子数据在民族学类期刊位置及其学术影响。