發(fā)布時(shí)間：2020-12-10 10:09

　　本文研究主要目的在于借助共詞分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法探索關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜。在該研究中,數(shù)據(jù)來(lái)源于Web of Science(WOS)核心數(shù)據(jù)集合,一共檢索出946篇文獻(xiàn),關(guān)鍵詞共計(jì)2332個(gè),從中最終確定30個(gè)高頻關(guān)鍵詞,并以這30個(gè)高頻關(guān)鍵詞構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣。接著,基于該矩陣,本文采用共詞分析法中的主成分分析,聚類分析法,相關(guān)系數(shù)相似性分析以及多維尺度分析方法,和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法中的中心性以及K核分析對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究狀況進(jìn)行了分析。首先,通過(guò)共詞分析本文確定了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中的主體聚類,并將它們概括分為物聯(lián)網(wǎng)”,“實(shí)體鏈接”,“教育”,“語(yǔ)義網(wǎng)”“,”關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)“,”數(shù)據(jù)網(wǎng)“,”Dbpedia“,”數(shù)據(jù)集成“和”本體”。而后,本文借助社交網(wǎng)絡(luò)分析描述每個(gè)關(guān)鍵字如何連接網(wǎng)絡(luò),哪些人受到影響,以及他們與每個(gè)關(guān)鍵詞的親近程度。根據(jù)結(jié)果,這兩種分析都可以更好地理解關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主題相互關(guān)聯(lián)。它還可以用于解析不同學(xué)科思想在在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)領(lǐng)域或相關(guān)學(xué)科中的分布狀況。此外,本文還考察了每個(gè)關(guān)鍵詞關(guān)系的流向,并將關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可視化。簡(jiǎn)而言之,這項(xiàng)研究通過(guò)對(duì)不同年份發(fā)表的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的相關(guān)論文的分析揭示了... 

【文章來(lái)源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
CHAPTER 1: INTRODUCTION
    1.1 Problem of Statements
    1.2 Objectives
    1.3 Contribution
CHAPTER 2: LINKED DATA
    2.1 What is Linked Data?
    2.2 Linked Data Concept
    2.3 Linked Data-Related Research Area
CHAPTER 3: METHODOLOGY
    3.1 Data Collection and Data Process
    3.2 Method of Data Analysis
        3.2.1 Co-word Analysis
        3.2.2 Social Network Analysis
CHAPTER 4: FINDING AND DISCUSSION
    4.1 Frequency Analysis
    4.2 Co-occurrence Matrix
    4.3 Proximity Matrix
    4.4. Co-word Analysis
        4.4.1 Factor Analysis
        4.4.2 Cluster Analysis
        4.4.3 Multidimensional Scaling （MDS）
    4.5 Analysis of co-word network
CHAPTER 5: CONCLUSION AND FUTURE WORK
    5.1 Summary
    5.2 Future Work
References
Acknowledgements



本文編號(hào)：2908516