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基于词频分析和可视化共词网络图的国内外移动学习研究热点对比分析 被引量:57
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作者 张洁 王红 《现代远距离教育》 CSSCI 2014年第2期76-83,共8页
移动学习逐渐成为教育技术领域的核心研究课题,本文以国内CNKI为来源数据库,以"移动学习"为主题名进行检索,以国外Web of Science的SSCI为来源数据库,以"mobile learning"OR"m-learning"为主题名进行文... 移动学习逐渐成为教育技术领域的核心研究课题,本文以国内CNKI为来源数据库,以"移动学习"为主题名进行检索,以国外Web of Science的SSCI为来源数据库,以"mobile learning"OR"m-learning"为主题名进行文献检索。利用SATI词频分析软件对检索结果进行高频关键词提取并进行词频分析,构建高频词的共词矩阵,利用UCINET社会网络分析工具绘制高频词的共词网络图。根据词频分析和构建高频词的可视化共词网络图得到大量实验数据,进而进行国内外对比分析,得出国内外移动学习的研究热点及趋势,立足国内研究提出可行性建议,以期为以后的研究提供借鉴。 展开更多
关键词 移动学习 词频分析 可视共词网络图 对比研究
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基于词频分析和可视化共词网络图的国内创客研究热点分析 被引量:26
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作者 秦琴琴 乜勇 《现代教育技术》 CSSCI 2016年第1期113-119,共7页
随着创客首次进入政府工作报告,我国进入了一个如火如荼的创客时代。文章使用书目共现分析系统Bicom b 2.0进行高频关键词的提取,并进行词频分析,构建高频关键词的共词矩阵,利用Ucinet社会网络分析工具绘制高频词的共词网络图。文章根... 随着创客首次进入政府工作报告,我国进入了一个如火如荼的创客时代。文章使用书目共现分析系统Bicom b 2.0进行高频关键词的提取,并进行词频分析,构建高频关键词的共词矩阵,利用Ucinet社会网络分析工具绘制高频词的共词网络图。文章根据词频分析和构建高频词的可视化共词网络图得到大量实验数据,进而得出国内创客研究的热点及趋势,以期为以后的研究提供借鉴。 展开更多
关键词 创客 创客空间 词频分析 可视共词网络图
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国内校长信息化领导力研究热点分析——基于词频分析和可视化共词网络图 被引量:3
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作者 王洪江 王清清 《教育信息技术》 2020年第1期85-89,103,共6页
教育信息化2.0新时代,校长信息化领导力对提升学校信息化发展成效的重要引领作用日益凸显。文章以中国知网为来源数据库,以"信息化领导力或教育技术领导力"和"校长"为主题名进行文献检索,使用书目共现分析系统BICOM... 教育信息化2.0新时代,校长信息化领导力对提升学校信息化发展成效的重要引领作用日益凸显。文章以中国知网为来源数据库,以"信息化领导力或教育技术领导力"和"校长"为主题名进行文献检索,使用书目共现分析系统BICOMB2.0对检索结果进行高频关键词的提取,并进行词频分析,构建国内校长信息化领导力高频关键词的共词矩阵,再利用社会网络分析工具UCINET6.0中自带的NetDraw可视化分析软件绘制国内校长信息化领导力高频关键词的共词网络图(社群图)。文章根据词频分析和构建高频词的可视化共词网络图得到大量研究数据,在此基础上结合典型研究成果,深入分析得出校长信息化领导力目前在国内的研究热点与趋势,以期为后续相关研究提供参考。 展开更多
关键词 学校信息 校长信息领导力 词频分析 可视共词网络图
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语义增强的大规模多元图简化可视分析方法 被引量:3
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作者 刘玉华 张汝敏 +3 位作者 张靖宇 高峰 高远 周志光 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期136-150,共15页
网络图可视化可以有效展示网络节点之间的连接关系,广泛应用于诸多领域,如社交网络、知识图谱、生物基因网络等.随着网络数据规模的不断增加,如何简化表达大规模网络图结构已成为图可视化领域中的研究热点.经典的网络图简化可视化方法... 网络图可视化可以有效展示网络节点之间的连接关系,广泛应用于诸多领域,如社交网络、知识图谱、生物基因网络等.随着网络数据规模的不断增加,如何简化表达大规模网络图结构已成为图可视化领域中的研究热点.经典的网络图简化可视化方法主要包括图采样、边绑定和图聚类等技术,在减少大量点线交叉造成的视觉紊乱的基础上,提高用户对大规模网络结构的探索和认知效率.然而,上述方法主要侧重于网络图中的拓扑结构,却较少考虑和利用多元图节点的多维属性特征,难以有效提取和表达语义信息,从而无法帮助用户理解大规模多元网络的拓扑结构与多维属性之间的内在关联,为大规模多元图的认知和理解带来困难.因此,本文提出一种语义增强的大规模多元图简化可视分析方法,首先在基于模块度的图聚类算法基础上提取出网络图的层次结构;其次通过多维属性信息熵的计算和比较分析,对网络层次结构进行自适应划分,筛选出具有最优属性聚集特征的社团;进而设计交互便捷的多个关联视图来展示社团之间的拓扑结构、层次关系和属性分布,从不同角度帮助用户分析多维属性在社团形成和网络演化中的作用.大量实验结果表明,本文方法能够有效简化大规模多元图的视觉表达,可以快速分析不同应用领域大规模多元图的关联结构与语义构成,具有较强的实用性. 展开更多
关键词 网络图可视化 表达 多维属性 语义 拓扑结构
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我国机器人教育研究热点分析——基于词频分析和社会网络分析
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作者 卢晓琦 秦健 《中国教育信息化》 2018年第3期27-30,34,共5页
随着教育改革的深入推进,我国的机器人教育也得到了较快发展,其教育价值已得到社会认可。本文以2012-2017年CNKI收录的的333篇"机器人教育"相关文献为研究对象。基于词频分析和可视化共词网络图,得出我国机器人教育的研究的... 随着教育改革的深入推进,我国的机器人教育也得到了较快发展,其教育价值已得到社会认可。本文以2012-2017年CNKI收录的的333篇"机器人教育"相关文献为研究对象。基于词频分析和可视化共词网络图,得出我国机器人教育的研究的热点及趋势。文章明确了机器人教育的研究热点及发展趋势,并立足国内研究和自己的所见所得提出建议,以期为我国机器人教育的可持续发展提供借鉴。 展开更多
关键词 机器人教育 词频分析 可视共词网络图
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基于语义关系的疾病知识提取系统 被引量:1
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作者 吴晓芳 杨志豪 +1 位作者 林鸿飞 王健 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期284-288,295,共6页
在生物医学领域,通过知识提取过程从海量的生物医学文献中提取疾病、基因和药物之间的关系并可视化显示,可以为临床医学实验提供有效的假设检验,推动生物医学科技的发展。为此,提出一种基于语义关系的以疾病为中心的疾病、基因和药物间... 在生物医学领域,通过知识提取过程从海量的生物医学文献中提取疾病、基因和药物之间的关系并可视化显示,可以为临床医学实验提供有效的假设检验,推动生物医学科技的发展。为此,提出一种基于语义关系的以疾病为中心的疾病、基因和药物间的知识提取系统。利用Sem Rep得到特定主题Medline文献的语义输出,通过显著信息提取算法提取Sem Rep的语义输出关系。对照OMIM和GHR在线数据库进行评估,实验结果显示该显著信息提取系统的准确率可达0.76。 展开更多
关键词 知识提取 语义关系提取 显著信息提取算法 SEM Rep工具 语义输出 网络图可视化
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Fundamentals of Visualizing Communication Networks
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作者 Jürgen Pfeffer 《China Communications》 SCIE CSCD 2013年第3期82-90,共9页
The human brain is built to process complex visual impressions within milliseconds. In comparison with sequentially coded spoken language and written texts, we are capable of consuming graphical information at a high ... The human brain is built to process complex visual impressions within milliseconds. In comparison with sequentially coded spoken language and written texts, we are capable of consuming graphical information at a high bandwidth in a parallel fashion, producing a picture worth more than a thousand words. Effective information visualization can be a powerful tool to capture people's attention and quickly communicate large amounts of data and complex information. This is particularly important in the context of communication data, which often describes entities (people, organizations) and their connections through communication. Visual analytics approaches can optimize the user-computer interaction to gain insights into communication networks and learn about their structures. Network visualization is a perfect instrument to better communicate the results of analysis. The precondition for effective information visualization and successful visual reasoning is the capability to draw "good" pictures. Even though communication networks are often large, including thousands or even millions of people, underlying visualization principles are identical to those used for visualizing smaller networks. In this article, you will learn about these principles, giving you the ability to assess the quality of network visualizations and to draw better network pictures by yourself. 展开更多
关键词 communication networks information visualization human perception
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