基于当采中间人的跨学科相关知识组合识别——以图书情报领域为例

[目的/意义]基于当采中间人识别跨学科相关知识组合,不仅有利于发现潜在合作可能性大的跨学科知识生长点,促进知识融合创新,而且为新文科背景下的跨学科研究提供新思路。[方法/过程]基于跨学科知识交流中当采中间人类型,提出跨学科相关知识组合的分类;构建模型,识别不同类型的跨学科相关知识组合的合作能力,识别潜在合作能力较强的跨学科知识组合。[结果/结论]选择图书情报学领域影响力较大、跨学科程度较高的6种期刊数据为样本,研究发现:异源输入同源输出型跨学科相关知识组合有统计学习理论—短文本分类等;同源输入异源输出型跨学科相关知识组合有“五计学”—绿色基础设施等;异源输入输出型跨学科相关知识组合有马尔科夫模型—高校突发事件等。