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我国知识管理研究主题变化的计量分析
被引量:
5
1
作者
丁堃
李鑫
《科学学研究》
CSSCI
北大核心
2008年第2期373-377,共5页
随着中文文本挖掘技术的不断发展,使以内容分析为基础的科技文献计量成为可能。本文以我国知识管理研究出现以来的5000余篇学术期刊载文为分析对象,以特征选择算法抽取出10,000个特征词为基础,采用向量空间模型(VSM)和文本挖掘技术中的...
随着中文文本挖掘技术的不断发展,使以内容分析为基础的科技文献计量成为可能。本文以我国知识管理研究出现以来的5000余篇学术期刊载文为分析对象,以特征选择算法抽取出10,000个特征词为基础,采用向量空间模型(VSM)和文本挖掘技术中的有序聚类方法,揭示出知识管理学科领域的研究内容在我国经历的三个发展阶段,同时还从特征词入手对这三个发展阶段的研究特点进行了归纳总结。将文本挖掘的相关技术应用到学科领域发展的研究中是一个很有意义的尝试,也为今后相关领域的研究工作起到一个很好的借鉴作用。
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关键词
有序聚类
知识管理
学科分段研究
文本挖掘技术
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职称材料
题名
我国知识管理研究主题变化的计量分析
被引量:
5
1
作者
丁堃
李鑫
机构
大连理工大学
出处
《科学学研究》
CSSCI
北大核心
2008年第2期373-377,共5页
基金
国家自然科学基金项目(70371027
60373095
60673039)
文摘
随着中文文本挖掘技术的不断发展,使以内容分析为基础的科技文献计量成为可能。本文以我国知识管理研究出现以来的5000余篇学术期刊载文为分析对象,以特征选择算法抽取出10,000个特征词为基础,采用向量空间模型(VSM)和文本挖掘技术中的有序聚类方法,揭示出知识管理学科领域的研究内容在我国经历的三个发展阶段,同时还从特征词入手对这三个发展阶段的研究特点进行了归纳总结。将文本挖掘的相关技术应用到学科领域发展的研究中是一个很有意义的尝试,也为今后相关领域的研究工作起到一个很好的借鉴作用。
关键词
有序聚类
知识管理
学科分段研究
文本挖掘技术
Keywords
ordered clustering
knowledge management
text mining technology
development stage
分类号
N031 [自然科学总论—科学技术哲学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
我国知识管理研究主题变化的计量分析
丁堃
李鑫
《科学学研究》
CSSCI
北大核心
2008
5
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