【摘 要】
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基于改进关键词重要性和近邻传播聚类算法,提出了一种学科领域主题分析方法,通过词频分析法和作者潜意识行为计算高频关键词权重,借助共词分析和Ochiai系数构建带权重高频关
【机 构】
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华侨大学 发展规划处,福建 泉州 362021;华侨大学 工商管理学院,福建 泉州 362021
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基于改进关键词重要性和近邻传播聚类算法,提出了一种学科领域主题分析方法,通过词频分析法和作者潜意识行为计算高频关键词权重,借助共词分析和Ochiai系数构建带权重高频关键词相似性矩阵,利用近邻传播聚类算法对学科领域主题进行自适应提取与分析.以CSSCI收录的2015—2019年物流学科领域期刊论文为研究对象,借助新方法对其进行主题分析,研究结果表明:高重要性的关键词不一定是核心主题,核心主题与同一簇内其它成员关键词最为相似.与此同时,近五年物流学科存在“降本增效”“区域物流一体化”“现代物流技术研究与创新”“物流体制改革与产业转型升级”“农村物流与农产品物流”“电子商务与跨境电商”“可持续发展理念”等七大热门主题.
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