基于网络全局结构关系的领域重要关键词提取与分析

图书馆杂志 ›› 2021, Vol. 40 ›› Issue (2): 5-28.

基于网络全局结构关系的领域重要关键词提取与分析

魏玉梅滕广青马卓庹锐

出版日期:2021-03-04 发布日期:2021-03-04
作者简介:魏玉梅女，东北师范大学信息管理系，硕士研究生。研究方向：信息分析与知识组织。作者贡献：数据分析与论文初稿撰写。E-mail:weiym0828@sina. com 吉林长春 130117 滕广青东北师范大学信息管理系，教授，博士研究生导师。研究方向：信息分析与知识组织。作者贡献：研究框架设计、论文撰写与修改。吉林长春 130117 马卓女，吉林省科学技术信息研究所，副研究员。研究方向：科技信息分析。作者贡献：数据分析。吉林长春 130033 庹锐女，东北师范大学信息管理系，博士研究生。研究方向：信息分析与知识挖掘。作者贡献：数据分析。吉林长春 130117

Extraction and Analysis of Domain Keywords Based on Network of Global Structure Relationship

Wei Yumei, Teng Guangqing, Ma Zhuo, Tuo Rui

Online:2021-03-04 Published:2021-03-04

摘要/Abstract

摘要： 提取和分析领域重要关键词及其演化模式，对于探索和预测领域知识的研究重点和研究趋势具有重要的意义。论文采用特征分解的方法，提取领域知识网络中的重要结构成分，从网络全局结构关系的视角对领域中的重要关键词进行提取与分析。研究结果表明，在网络全局结构的视角下，领域中始终保持部分恒定不变的重要关键词；恒定关键词之间关联稀疏且包含具有结构洞特征的知识关联；新生的重要关键词遵循先成为重要结构再成为关联核心的涌现模式。

Abstract: Extraction and analysis of important keywords and their evolution patterns are of great significance for exploring and predicting research priorities and research trends in the domain knowledge. This article uses the eigen decomposition to extract the important structural components in the domain knowledge networks, extract and analyze important keywords in the domain from the perspective of global structural relationship. The results show that, from the perspective of network global structure, the domain always maintains partially constant important keywords; that the correlations between constant keywords are sparse and knowledge correlations exist with structural hole; that the new important keywords follow the emerging model where they become the important structure first and then the core correlation.

魏玉梅滕广青马卓庹锐. 基于网络全局结构关系的领域重要关键词提取与分析[J]. 图书馆杂志, 2021, 40(2): 5-28.

Wei Yumei, Teng Guangqing, Ma Zhuo, Tuo Rui . Extraction and Analysis of Domain Keywords Based on Network of Global Structure Relationship[J]. Libraly Journal, 2021, 40(2): 5-28.

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