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基于引文网络结构变换的大数据研究前沿预测 被引量:10
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作者 侯剑华 李莲姬 杨秀财 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2018年第6期142-148,168,共8页
【目的/意义】对大数据知识领域的研究前沿及未来发展趋势进行预测。【方法/过程】利用引文网络结构变换模型方法,通过CiteSpace信息可视化软件工具,对下载于Web of Science检索平台的大数据研究领域文献进行分析,绘制文献共被引和引文... 【目的/意义】对大数据知识领域的研究前沿及未来发展趋势进行预测。【方法/过程】利用引文网络结构变换模型方法,通过CiteSpace信息可视化软件工具,对下载于Web of Science检索平台的大数据研究领域文献进行分析,绘制文献共被引和引文结构变换知识图谱,分别从共被引文献和施引文献的视角,对大数据领域的研究前沿和未来发展趋势进行预测。【结果/结论】预测出了对学科发展具有潜在影响力、交叉属性最强、对中心度影响最大的文献以及相关研究主题。这种分析方法,避免了从施引文献或被引文献的单一角度分析知识领域研究前沿的不足,对系统地分析知识领域的前沿,预测未来潜在变化趋势具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 引文结构变换模型 大数据 预测效应 CITESPACE
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