【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘中的一项重要技术,通过聚类可以发现隐藏在海量数据背后的知识。本文提出了一种通过文献数据聚类分析来研究学科交叉的方法。首先提出了一种基于摘要词与
【机 构】
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南京大学信息管理系,南京人口管理干部学院信息科学系,南京师范大学数学与计算机学院
【基金项目】
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国家社科基金青年自选项目（09CTQ022）, 江苏省“六大人才高峰”第六批资助项目（09-E-016）, 教育部人文社会科学重点研究基地2008年度重大项目（08JJD870225）
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聚类分析是数据挖掘中的一项重要技术,通过聚类可以发现隐藏在海量数据背后的知识。本文提出了一种通过文献数据聚类分析来研究学科交叉的方法。首先提出了一种基于摘要词与关键词加权的相似度模型,使得文献之间的相似度更加精确。利用FCM算法对2005年CSSCI文献数据库中图书情报学的文献数据进行聚类,通过建立学科原子特征词的学科交叉表统计出图书馆学、情报学和文献学三个学科的研究热点及交叉点,以及图书情报学新的学科增长点,并对分析结果进行了检验,结果表明本文所提出的方法是科学的、切实可行的。
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