【摘 要】
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随着互联网的发展,当代情报学在学科交叉、方法移植的普遍学术背景上呈现出多维度、跨领域的发展趋势。研究广度和深度不断拓展也使得科研合作行为和研究热点处在动态变化过
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随着互联网的发展,当代情报学在学科交叉、方法移植的普遍学术背景上呈现出多维度、跨领域的发展趋势。研究广度和深度不断拓展也使得科研合作行为和研究热点处在动态变化过程中。寻找情报学学科的潜在合作者和潜在合作主题,发现情报学学科主题结构和演化等知识网络有助于科学家更快地捕获学科发展前沿及热点研究,有助于为科研决策者和管理者提供决策依据。因此,情报学学科知识网络的研究有重要意义。论文的主要内容如下:第一,综述学科结构和学科发展趋势研究现状,从科学知识网络分析的角度以可视化方法研究情报学学科结构和发展趋势的可行性和必要性。第二、梳理了情报学的学科背景,并介绍了运用知识图谱来研究学科知识网络的方法。第三、运用社会网络分析法对情报学的科研合作网络进行分析,发现学科核心科研团队合作网络情况,挖掘潜在合作者及合作主题。第四、综合运用TF*IDF方法和边聚类社群识别算法,分析情报学学科主题结构。第五、将社会网络分析方法和3-mode共现分析方法应用于学科主题网络分析中,并揭示网络演化特征,发现不同年份具有代表性的经典和热点研究主题。最后,对本论文工作进行了总结和展望。论文探讨了情报学领域中对于研究人员和主题2-模关系发现相关领域的潜在合作者和潜在研究主题,找出情报学学科主题的经典关键词和特征关键词并揭示出学科主题的变化情况。这些研究在一定程度上能反映出学科主题的历年研究热点和研究趋势,对于学者了解情报学学科的发展和改进学科知识网络研究方法上有一定的意义。
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