【摘 要】
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[目的/意义]大科学时代,跨学科合作日趋普遍,准确把握跨学科相关知识配对成为跨学科合作研究的前提.基于学术社交媒体弱关系结构识别跨学科相关知识组合,一方面有利于科研人员选择跨学科研究方向;另一方面也是对科学文献数据识别结果的补充.[方法/过程]以科学网为样本来源,以图书情报学科为例进行实证研究.首先,通过用户好友链接关系,构建目标学科用户—跨学科好友用户关系网络;其次,基于学者博文筛选能够代表学者主要研究对象、问题或方法的研究主题作为知识节点,基于好友关系构建目标学科知识节点—跨学科相关知识弱关系网络;最
【机 构】
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山东理工大学信息管理研究院,山东 淄博255049
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[目的/意义]大科学时代,跨学科合作日趋普遍,准确把握跨学科相关知识配对成为跨学科合作研究的前提.基于学术社交媒体弱关系结构识别跨学科相关知识组合,一方面有利于科研人员选择跨学科研究方向;另一方面也是对科学文献数据识别结果的补充.[方法/过程]以科学网为样本来源,以图书情报学科为例进行实证研究.首先,通过用户好友链接关系,构建目标学科用户—跨学科好友用户关系网络;其次,基于学者博文筛选能够代表学者主要研究对象、问题或方法的研究主题作为知识节点,基于好友关系构建目标学科知识节点—跨学科相关知识弱关系网络;最后,构建合作潜力模型,识别最佳跨学科相关知识配对.[结果/结论]识别发现“高被引论文—生态学理论”“科研合作—波士顿矩阵”等是图书情报学跨学科合作知识组合,并分析它们的合作可能性与合作方向,验证模型的可行性与有效性.
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