测绘领域研究热点可视化分析

本文以测绘期刊为研究对象,可视化分析测绘领域研究热点。首先利用网络爬虫获取文献数据,从中提取作者和关键词要素;依据概念间关联关系构建期刊元网络,通过度数中心性和介数中心性评估各子网络节点影响力;综合各子网络的评估指标形成作者和关键词节点的重要性综合指数,判断期刊网络中的核心节点;然后以时间为粒度对关键词要素进行度数频次统计,分析测绘领域研究热点演变;最后对高频关键词进行聚类,总结测绘领域研究发展方向。表明通过复杂网络节点影响力测度可以定量展示我国测绘领域的研究现状,并可在时间维度上展示学科发展演变趋势。     

复杂网络应用研究的文献计量与议题分析

复杂网络为研究复杂性提供了新的视角,近年来被广泛应用于社会、经济、生物等领域.为了解复杂网络研究的现状及趋势,以Citespace对Web of Science中2000—2018年发表的相关文献为基础,从发文时间、国家以及关键词等角度绘制知识图谱进行分析.研究结果显示:由于复杂网络结构和传播机理的复杂性,研究仍处于探索阶段.虽然跨越了各个学科领域,但核心研究力量之间仍缺乏合作与交流;复杂网络的结构特征、模型演变和动力学是研究核心,但是现有研究遇到了瓶颈或研究热点逐渐分散;未来在拓扑结构、分析算法以及应用于提升人类生活质量将成为复杂网络研究的方向.     

儒家文化的研究现状、热点前沿和演变态势——基于CiteSpace的文献计量可视化分析

借助词云技术和CiteSpace可视化软件对1998—2021年中国知网(CNKI)数据库中发表在CSSCI期刊上的3736篇儒家文化文献进行分析。从文献年度发文量、期刊来源、研究机构和核心作者分布情况四个方面来展示儒家文化领域的研究现状；通过对高频关键词、高中心性和关键词聚类分析，探索归纳这一时期儒家文化领域的研究热点；通过绘制关键词共现时序图谱和突变知识图谱，探究儒家文化领域的演变态势和热点前沿，以期为后续研究提供参考和借鉴。     

复杂网络子图中心性分析

许多现实网络虽然具有小世界和无标度的全局结构特征,但可能具有非常不同的局部结构特征,子图从局部层次刻画了网络内部相互连接的特定模式.本文通过仿真分析的方法研究了ER随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络模型的子图中心性的特点,得出了这三类网络模型的子图中心性与网络密度、重连概率和网络规模之间的关系.仿真结果表明,子图中心性能够刻画复杂网络的拓扑结构.     

基于硕博士论文关键词构建知识图谱分析企业热点

本文对我国硕博士论文研究华为、阿里和腾讯3家大型企业的热点以及热点之间关系和热点的演化进行了探讨.首先观察论文的数量变化与学科分布,然后构建关键词知识图谱对关键词之间的内部结构特征和演化方式进行可视化展示,结果发现硕博士基本从企业的发展特色展开研究,同时从关键词知识图谱网络的演化角度来看,网络结构越来越复杂,网络中心逐渐转移或多样化,并从知识图谱网络的异配系数与结构熵分析来看,硕博士论文的研究是以热点与新问题相结合的研究方式进行.硕博士论文的研究越来越广,也越来越富有创新性.     

国内外图书馆空间研究热点及其发展趋势对比分析

以中国知网、Web of Science平台数据为基础,使用Bicomb2、SPSS、UCINET等软件,对主题为图书馆空间的中外文文献关键词进行了分析;通过关键词词频分析和聚类分析,找出了国内外图书馆空间研究的热点;利用关键词共现网络厘清了国内外新兴研究方向与现存研究热点间的关系,推断出了潜在的研究热点;总结了国内外研究热点现状及发展趋势的异同,从中得到了对图书馆空间建设研究的启示.     

国内外图书馆空间研究热点及其发展趋势对比分析

以中国知网、Web of Science平台数据为基础,使用Bicomb2、SPSS、UCINET等软件,对主题为图书馆空间的中外文文献关键词进行了分析;通过关键词词频分析和聚类分析,找出了国内外图书馆空间研究的热点;利用关键词共现网络厘清了国内外新兴研究方向与现存研究热点间的关系,推断出了潜在的研究热点;总结了国内外研究热点现状及发展趋势的异同,从中得到了对图书馆空间建设研究的启示.     

基于网络局部和全局特性的组合中心性度量措施

阐述了复杂网络中节点的中心性(即节点的重要性)对网络鲁棒性的重大影响,评估节点的多种重要性方法各自的优点与局限性.结合逆和指数ISI、度中心性DC以及介数中心性BC提出一种基于两种人工网络和两种真实网络的组合中心性度量方法IDB,利用删除节点前后网络的最大连通子图的变化对节点的重要性进行刻画仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性.仿真结果表明,提出的组合中心性度量方法在节点重要性排序性能优于单一节点重要性排序性能.     

中国人才管理研究知识图谱——基于CNKI(1979～2019年)的文献计量

借助信息可视化技术,通过重要作者和关键词共现、聚类分析等方法,定量地展示了40年(1979～2019)中国人才管理研究的研究热点和发展趋势.根据中国人才学发展演变历程,把中国人才管理研究过程划分为3个阶段,即1979～1991年,1992～2001年和2002～2019年.利用中国知网中人才管理研究文献,绘制了3个阶段的作者和关键词聚类知识图谱并进行热点分析.研究结果显示,3个阶段的人才管理研究可以看作萌芽生长期、平稳发展期和深化拓展期,虽然不同的科研机构、专业人员研究合作网络较为松散,但是每一阶段都出现有影响力的核心关键学者在持续研究.3个阶段人才管理研究既关注了人才流动、经济和企业管理共性问题,也彰显不同的阶段研究内容和特色.展望未来,人才管理需要从创新人才管理体制机制、人才国际化和本土化结合和互联网时代人才管理等方面展开研究.     

正则图研究热点与周期演变的知识图谱分析

从Web of Science核心合集获取正则图研究全部期刊的文献数据,借助科学知识图谱绘制正则图研究2008-2022年的全时段高频关键词共现图谱,以及分时段高频关键词共现图谱(以每三年为一个时段)。通过比较全时段和分时段高频关键词的周期演变,识别正则图的整体研究概况与热点,以及各周期的研究热点及变化规律。结果显示：（1）正则图2008-2022年的四大研究热点为：正则图的参数与相关性质、正则图的特殊图类、正则图的应用、正则图的代数刻画;（2）在正则图的热点研究主题中,强正则图、距离正则图、复杂网络与算法等各周期稳定且变化极少;（3）从2011年开始,正则图热点主题数量显著增多,出现了线性码、深度学习、机器学习等研究主题。     

基于邻介熵和邻度熵的复杂网络中心性算法

识别复杂网络的重要节点是复杂网络研究的关键点,也是网络稳定性判定的重要理论基础.常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、特征向量中心性和K-core 中心性等,这些指标在识别重要节点时存在一定的局限性.为了解决以上问题,将节点v_i的邻居节点集划分成关联邻居节点集(MR)和非关联邻居节点集(M_UR),结合图的信息熵以及节点的介数中心性和度中心性,提出新的中心性指标,即基于邻介熵(NBE)和邻度熵(NDE)的关联邻居中心性RNC 和非关联邻居中心性URNC.实验通过动态攻击来评估新的中心性指标在一个实验网络模型和五个真实网络上的效率,结果表明,新的中心性比传统的中心性具有更高的识别重要节点的效率.     

基于共词分析的图书馆服务质量研究热点可视化分析

通过CNKI检索篇名为"图书馆服务质量"的文献作为研究对象,利用共词分析的方法,借助VOSviewer、UCINET工具对图书馆服务质量相关研究文献的关键词进行可视化研究,从图书馆服务对象、图书馆服务研究内容、图书馆服务研究人员要素、图书馆服务研究方法与技术热点四方面入手探寻图书馆服务质量各领域的研究热点与前沿,分析其发展规律及演变。     

国内图书馆大数据研究的可视化分析

以中国知网中1991-2016年以“图书馆”和“大数据”为主题词的论文为研究对象,利用可视化软件CiteSpace及其他工具,揭示了该领域发文作者网络、发文机构网络、关键词网络、研究热点等,以帮助读者更好地了解图书馆大数据研究领域,为该领域的相关研究提供参考.     

基于科学知识图谱分析的我国科技创新发展脉络研究

为更加全面地了解我国科技创新的研究状况,整理了1998—2018年CNKI数据库中篇名含有科技创新的相关文献,利用Citespace和Vosviewer绘制了相关文献的知识图谱,包括关键词时区图谱、突变词检测图谱、关键词网络可视化图谱、关键词密度图谱。在此基础上,通过对图谱分析得出我国科技创新的三个阶段和四大未来研究热点。     

我国高校足球研究热点与趋势演化的可视化分析

文章据我国高校足球的研究现状、热点及趋势演化进行分析,选取高校足球为研究主题,使用Cite Space5.3.R4可视化分析软件,对高校足球研究的时间分布、研究机构、研究作者、关键词聚类图谱及膨胀词研究热点进行可视化分析,为探寻此领域的研究热点,以发展联系的方式探寻高校足球的研究趋势将如何演变,并预测该领域未来的研究方向。     

我国校园欺凌问题研究态势探析——基于社会网络分析的视角

近年来,频发的校园欺凌事件引起了社会各界的广泛关注,逐步成为社会热点问题。教育领域的诸多学者也将校园欺凌问题作为一个学术问题进行了深入的探讨与分析,形成了大量的学术成果。从中国学术期刊网络出版总库中获得数据,以"校园欺凌""校园霸凌"等为主题词进行检索,检索到期刊类文献1 032篇为样本。基于文献题录统计分析工具(SATI)将校园欺凌问题研究领域的关键词进行抽取,并生成关于校园欺凌问题的高频关键词矩阵,构建关于校园欺凌的关键词网络。运用社会网络分析方法中的的密度分析、可达性分析、派系分析、中心性分析等方法对51个高频关键词组成的关键词网络进行分析。研究结果表明,当下我国校园欺凌问题研究以理论研究为主,研究视角多样,但研究深度不够,内容分散,相关学者间的信息交流与研究合作的力度有待进一步加强。     

网络舆情追踪中热点关键词的提取

传统的基于文本聚类的网络舆情热点追踪算法,在处理海量网页时,文本聚类速度过低,聚合结果较差.提出了一种基于关键词提取的网络舆情热点追踪方案,并根据新闻、论坛和博客的不同特点分别设计了热点分析模型.通过在笔者开发的啄木鸟网络舆情系统上的实际验证表明,该方案行之有效,热点分析模型识别热点准确率高.     

一种基于多层PPI网络的关键蛋白质识别方法

关键蛋白质是生物体存活和繁育后代所必需的重要物质,通过蛋白质相互作用网络识别关键蛋白质是当前生物信息学研究的热点.现有方法主要通过整合蛋白质相互作用数据和基因表达水平时间序列数据来提高关键蛋白质识别率,但是这些方法通常基于单层网络进行中心性计算和关键蛋白质识别,没有充分挖掘基因表达水平数据的时序特性.本文提出一种基于多层网络的关键蛋白质识别方法,该方法首先构建各观测时点的活跃蛋白质相互作用子网络,并对各个网络的活跃蛋白质进行中心性计算,然后将每个蛋白质所有时点的中心性值进行加权求和,最后计算前100到600蛋白质中包含的关键蛋白质数量.实验表明,该方法比现有单层网络方法具有更高的识别率.     

Duffing-WS型小世界网络的混沌行为

近年来,复杂网络逐渐成为非线性动力系统研究的一个热点.对复杂网络的混沌行为的产生机制及其对系统参数的依赖进行研究可以为复杂网络的混沌控制提供理论基础.本文研究了一种新的Duffing-WS型小世界网络的混沌行为.本文首先利用变分法推导其最大李雅普诺夫指数,并将其作为混沌判据讨论了混沌行为对系统参数的依赖.结果显示,该网络具有比单个Duffing方程复杂得多的混沌行为.     

基于密度峰值法的复杂网络聚类增长维度研究

复杂网络是由个体或组织以及它们之间的关系所组成的结构.利用复杂网络的分形结构来解释和预测复杂网络的行为是目前的一个研究热点.分形维度是对复杂网络中分形结构的度量,为了更准确地对复杂网络分形结构进行度量,提出了一种基于密度峰值的方法来计算分形维度.该算法不同于之前选取一个种子节点或者将所有节点作为种子节点的方法,而是利用...