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基于共词分析的学科结构可视化研究  
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【英文题名】 Visualization of Subject Stucture Based on Co-Word Analysis
【作者】 杨颖;
【导师】 崔雷;
【学位授予单位】 中国医科大学;
【学科专业名称】 情报学
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 中国医科大学
【网络出版投稿时间】 2010-07-29
【关键词】 共词可视化; 聚类树图; 战略坐标; 社会网络图谱; 战略情报研究;
【英文关键词】 co-word visualization; cluster tree; strategic diagram; social network map; strategic intelligence research;
【中文摘要】 目的 共词可视化可用于揭示学科领域的发展及演进趋势、研究课题的扩散与传播的关系。本文通过应用几种常用的可视化方法探索医学信息学学科结构的演变过程,比较几种方法的特点,并尝试将几种可视化方法结果整合。 材料与方法 从PubMed数据库下载1999-2003年及2004-2008年两个时间段医学信息学核心期刊上发表的文献,利用书目共现分析系统提取所有文献的主要主题词,并统计出词频。依据高频低频词界分公式,确定阈值选取高频词后,生成高频词主题词共词矩阵与词篇矩阵。根据上述矩阵,探索医学信息学学科结构的可视化表达：(1)以SPSS15为统计工具绘制聚类树图。(2)根据共词聚类分析结果和高频主题词的共现矩阵,绘制出战略坐标图。(3)利用UciNet绘制高频主题词共词矩阵的社会网络图谱。在比较各种方法表现程度的基础上,本文尝试了三种可视化方法的融合,将不同方法得到的结果在一个知识图谱中展现出来。 实验结果 聚类树图、战略坐标和社会网络图谱展现出医学信息学研究领域的主题结构的变化、主题演变过程及其主题内部关系的改变。在此基础上,本文得出这三种可视化方...
【英文摘要】 Purpose Co-word visualization is a sort of method that can present the results of co-word analysis directly by modern information techniques and graphical display function of statistics systems. Co-word visualization is used to reveal the relation between developmental tendency of discipline and diffuse of research subject. So far, co-word visualization methods and their applications update quickly. How to select applicable methods for analysis and how to integrate the different visualization ...
【更新日期】 2010-09-06

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