【目的】从大数据研究的整体视角分析图情领域大数据的研究主题,并进一步讨论研究发展趋势。【方法】以"大数据"为主题检索Web of Science获得原始文献集,根据引用关系剔除和扩充文献,利用Leiden算法和VOSViewer软件构建了大...
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【目的】从大数据研究的整体视角分析图情领域大数据的研究主题,并进一步讨论研究发展趋势。【方法】以"大数据"为主题检索Web of Science获得原始文献集,根据引用关系剔除和扩充文献,利用Leiden算法和VOSViewer软件构建了大数据研究知识图谱,最后通过图情领域论文分布Overlay图谱和引文Overlay图谱分析该领域的大数据研究主题。【结果】从论文分布Overlay图谱来看,图情领域大数据研究主要集中在大数据分析和社交媒体分析,其次是云计算、Hadoop、MapReduce、机器学习等;从引文Overlay图谱来看,除大数据分析和社交媒体分析外,云计算、机器学习、健康信息、精准医疗、工业4.0和物联网也是图情领域关注较多的主题。【局限】大数据研究涉及的论文较多,只能从宏观上分析大数据环境下图情领域的主题和发展趋势。【结论】大数据研究是图情领域的重要研究主题和发展趋势,目前的研究主要集中在大数据分析和社会媒体分析,而机器学习、健康信息、精准医疗、工业4.0和物联网可能是未来关注和发展的方向。
【目的】通过文献调研梳理并综述学科交叉动力学分析的发展态势,总结学科交叉动力学分析研究框架、内容和进展。【文献范围】以Web of Science核心数据库和CNKI为检索来源,以学科交叉动力学以及学科间知识转移、扩散、整合和主题演化等...
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【目的】通过文献调研梳理并综述学科交叉动力学分析的发展态势,总结学科交叉动力学分析研究框架、内容和进展。【文献范围】以Web of Science核心数据库和CNKI为检索来源,以学科交叉动力学以及学科间知识转移、扩散、整合和主题演化等相关研究内容为检索词进行文献检索,并延伸阅读相关文献,共筛选46篇代表性文献进行述评。【方法】从学科交叉动力学内涵及理论研究的角度归纳学科交叉动力学的分析框架,然后针对学科交叉动力学分析框架的研究内容阐述所涉及的方法和技术,从形成机制和形成过程两个方面总结学科交叉动力学分析的进展和发展趋势。【结果】学科交叉动力学包括学科交叉发展动力、形成机制和形成过程三个方面的研究,文献计量学和科学计量学的发展为揭示学科交叉形成机制和形成过程的定量测度和实证研究提供了方法和技术。【局限】学科交叉动力学分析中关于移植和主题演化方面的研究虽然较多,出于学科交叉动力学角度的考虑,只选择一些具有代表性的文献进行分析。【结论】目前学科交叉动力学研究主要集中在理论和机制研究,从定量角度系统地分析学科交叉形成机制和过程的研究相对较少。随着数据科学和文献计量学的发展,学科交叉动力学研究将更趋向从定量的角度揭示学科交叉领域发展及演化过程。
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