【摘 要】
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作者同被引分析（ACA）方法是研究领域知识结构的重要手段,它能够发现跨领域知识关联的存在,借助一些辅助的分析方法和步骤也能够发现知识关联的内容.但作者同被引网络无法直接反
【机 构】
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中国科学院国家科学图书馆北京,中国科学院研究生院
【基金项目】
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本文是国家自然科学基金项目＂科技创新演化分析理论与方法研究＂（项目编号：70873123）的研究成果.
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作者同被引分析（ACA）方法是研究领域知识结构的重要手段,它能够发现跨领域知识关联的存在,借助一些辅助的分析方法和步骤也能够发现知识关联的内容.但作者同被引网络无法直接反映关联的内容,因此这种方法的实际应用效果受到一定限制.施引关键词与被引作者的交叉共现分析（CKCA）,能够清楚地发现科学领域中的学术流派及研究方向,以及流派中作者间关联的内容,发现在某一主题领域有重要贡献的研究人员.与作者同被引分析（ACA）相比,CKCA分析在揭示学术流派间、学术流派内节点间联系的能力更加出色,能够更准确的反应学术流派的
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