【摘 要】
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[目的/意义]基于文献对某一领域的知识结构进行识别是文献计量分析的一个重要任务,可以揭示该领域的研究特征。[方法/过程]传统知识结构识别是二步式的,即首先基于某种分析思
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目“面向语言学的文献计量及知识可视化分析”(项目编号:17YJCZH069);全国高等院校计算机基础教育研究会2018年度计算机基础教育教学研究项目“教育数据聚类分析及个性化推荐”(项目编号:2018-AFCEC-176);北京语言大学院级科研项目(中央高校基本科研业务专项资金资助)“基于文献计量的不同学科差异分析”(项目编号:19YJ040001);北京市级大
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[目的/意义]基于文献对某一领域的知识结构进行识别是文献计量分析的一个重要任务,可以揭示该领域的研究特征。[方法/过程]传统知识结构识别是二步式的,即首先基于某种分析思想构建同种元素间的关联程度矩阵,然后再对该矩阵进行结构识别。本研究构建一个直接基于“文献—关键词”矩阵进行高维稀疏聚类来识别知识结构的方法,然后以2009-2018年国内数据挖掘领域期刊论文为例,与传统基于关键词共现进行知识结构识别方法进行了对比分析。[结果/结论]实验结果表明,基于高维稀疏聚类探测知识结构是有效的,并且该方法可以获得差异度
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