【摘 要】
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描绘学科主题结构能促进学科理论和方法研究,助力学科创新发展。本文提出基于重叠社团发现算法可视化学科主题结构,利用有向h度测度学科主题间知识流动,以拓扑结构和内容揭示
【机 构】
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南京大学信息管理学院,江苏省数据工程与知识服务重点实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“情报学学科建设与情报工作未来发展路径研究”(17ZDA291)
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描绘学科主题结构能促进学科理论和方法研究,助力学科创新发展。本文提出基于重叠社团发现算法可视化学科主题结构,利用有向h度测度学科主题间知识流动,以拓扑结构和内容揭示重叠节点角色,并以图书馆学和情报学为研究对象检验了方法的有效性。结果表明,这一方法能够挖掘出细粒度的研究主题,展现学科主题结构。情报学和图书馆学理论研究、知识管理、引文分析、智慧图书馆、图书馆学科服务等主题与其他研究主题连接紧密。重叠节点分化为具有高介数中心性和度的核心节点,以及低介数中心性和度的边缘节点。情报学和图书馆学学科界限模糊,研究主题
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