【摘 要】
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目的/意义：从宏观、中观和微观层面探测慢病医学文献的社群和主题演化趋势,对发现慢病领域的研究热点和前沿,理解慢病领域概况和促进慢病领域专家之间的知识交流具有重要意义.方法/过程：本文以高血压为例,将PubMed数据库中下载的26717篇与高血压相关的文献题录数据作为研究对象,抽取高频主题词对其构造共现矩阵,采用社会网络分析SNA(Social network analysis)从中观层面探测高血压
【机 构】
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武汉大学信息资源研究中心,武汉 430072 武汉大学中国传统文化研究中心 武汉 430072
【出 处】
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信息系统协会中国分会第七届学术年会
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目的/意义：从宏观、中观和微观层面探测慢病医学文献的社群和主题演化趋势,对发现慢病领域的研究热点和前沿,理解慢病领域概况和促进慢病领域专家之间的知识交流具有重要意义.
方法/过程：本文以高血压为例,将PubMed数据库中下载的26717篇与高血压相关的文献题录数据作为研究对象,抽取高频主题词对其构造共现矩阵,采用社会网络分析SNA(Social network analysis)从中观层面探测高血压医学文献的社群划分和主题分布情况;同时采用扩展的主题模型DMR(Dirichlet-multinomial regression)从微观层面研究高血压医学文献的主题分布和演化趋势;最后,分析上面两种方法关联和异同点.
结果/结论：研究发现,高血压医学文献主要集中在3个社群,可分为危险因素、研究方法、患者基本情况、诊断治疗和动物实验这5个研究主题,主题的相对分布比率随着时间变化而不断改变.SNA和DMR方法获取的主题基本相似,但是主题词略有差异;从宏观上看,SNA识别主题的效果更好.
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