基于期刊作者耦合的學(xué)科結(jié)構(gòu)識別研究
發(fā)布時間:2021-03-15 01:50
通過計算期刊之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進而識別學(xué)科結(jié)構(gòu),有助于探索不同學(xué)科之間的交互特征,分析學(xué)科間的知識流動趨勢情況。本文采用一種基于期刊作者耦合方法來識別學(xué)科結(jié)構(gòu),并針對傳統(tǒng)方法只是利用二值矩陣進行分析進而損失大量信息的問題,提出直接利用期刊-作者分布矩陣進行聚類分析的思想。針對期刊-作者矩陣聚類過程中出現(xiàn)的高維數(shù)據(jù)難以聚類分析的問題,提出了利用t-SNE降維和層次聚類模型進行聚類的新方法。選擇經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域重要中文期刊進行實證分析,從CSSCI數(shù)據(jù)庫中遴選出69種期刊作為分析樣本,并采集了2014—2018年的43617篇論文和47458位作者進行實證分析。實證結(jié)果表明,本文提出的t-SNE+層次聚類模型,能夠有效處理和利用期刊-作者矩陣信息,對期刊進行分類。實證結(jié)果將69種經(jīng)濟學(xué)期刊分成9類(子領(lǐng)域),并可以較為清晰地給出不同類的具體含義。本文也梳理了期刊作者耦合方法用來識別學(xué)科結(jié)構(gòu)的前提和適用條件。
【文章來源】:情報學(xué)報. 2020,39(11)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
學(xué)科結(jié)構(gòu)識別的期刊作者耦合分析方法流程圖
69種經(jīng)濟學(xué)期刊關(guān)聯(lián)關(guān)系的二維圖
69種經(jīng)濟學(xué)期刊聚類結(jié)果圖
本文編號:3083344
【文章來源】:情報學(xué)報. 2020,39(11)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
學(xué)科結(jié)構(gòu)識別的期刊作者耦合分析方法流程圖
69種經(jīng)濟學(xué)期刊關(guān)聯(lián)關(guān)系的二維圖
69種經(jīng)濟學(xué)期刊聚類結(jié)果圖
本文編號:3083344
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