基于双聚类算法探测引文分析的知识基础及研究前沿
本研究利用双聚类方法探测了引文分析相关研究的知识基础和学科前沿，进一步验证了此种方法的可行性和便利性。后序研究中，可以将双聚类分析推广至各学科发展的文献评价领域中。这对科学研究人员科技创新，甚至对各国政府制定科技发展战略都具有重要意义。双聚类算法在对高被引文献聚类的同时，也同时对来源文献进行了聚类，增加了类内高被引文献和来源文献的相关性，即知识基础与研究前沿的相关性。而且，根据双聚类图谱中的聚类模块选择具有代表性的来源文献，解决了根据大量来源文献难以总结研究前沿的瓶颈问题。本文中，依据h指数的原理计算引用频次阈值，提取高被引论文，验证了其可行性，扩展了h指数的应用。但是，本文在双聚类分析过程中，仅对高被引文献及其对应的来源文献进行分析，可能会造成结果的不全面性。另外，对于聚类数目和效果的选择，取决于感官判断，可能会造成结果的偏倚。
引文分析 知识基础 研究前沿 双聚类算法
侯跃芳 王潇
中国医科大学医学信息学院,沈阳 110122
国内会议
郑州
中文
143-146
2015-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）