基于期刊主题相似性的领域分析数据集构建:方法与实证

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[目的/意义]重点针对一些在数据库中无法找到既定的主题分类,无法罗列完整关键词,也不可能通过选择有代表性机构和现成的学科领域核心期刊的方法实现数据集构建的领域,提出一种基于期刊主题相似性的领域分析数据集构建的方法。[方法/过程]该方法组合运用引文分析与期刊文献耦合分析方法,并借助科学知识图谱绘制方法,通过确定学科领域的代表性期刊群组,经过不同形式的组配最终达到满足不同层次需求的构建数据集的目的。[结果/结论]本方法可以满足宏观、中观和微观不同领域分析层次的需求,操作过程简单灵活且人工干预的程度不高,通过在具体领域的实例验证,证明其可以有效地解决一些领域数据集构建的难题,对今后相关研究具有一定借鉴意义。 [Purpose / Significance] Focus on areas where data collection can not be found in the database, complete keywords can not be listed, and it is not possible to construct data sets by selecting core journals in representative institutions and off-the-shelf disciplines A Method of Constructing Field Analysis Data Sets Based on the Similarity of Periodicals. [Method / Process] This method uses a combination of citation analysis and periodical literature coupled analysis method. With the help of scientific knowledge mapping method, through determining the group of representative periodicals in the field of disciplines and finally meeting the needs of different levels through different forms of grouping The purpose of building a data set. [Result / Conclusion] The method can meet the needs of different levels of analysis in macro, meso, and micro fields. The operation process is simple and flexible and the degree of manual intervention is not high. It is proved by examples in specific fields that it can effectively solve some problems Data set construction problems, for future research has some reference.
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