[发明专利]基于文献共引聚类的研究前沿可视分析方法

说明书

本发明涉及一种基于文献共引聚类的研究前沿可视分析方法：建立所研究领域的文献数据库，对所下载的论文数据进行编码；抽取文献数据库中引用次数靠前的施引文献作为核心高被引施引文献，引用次数靠前的外部参考文献作为高被引外部参考文献，将高被引外部参考文献添加到核心高被引施引文献中共同作为核心高被引的施引文献；生成核心高被引施引文献的直引矩阵和共引矩阵；将共引矩阵中为零的数值通过直引矩阵中对应位置的数值变换来赋值；基于共引矩阵，生成共引网络并从网络中找到稠密的子图；对前沿话题进行术语抽取；对共引网络的聚类结果进行可视分析设计。

技术领域

本发明涉及文献计量学和可视分析技术领域，使用一种文献共引和直引相结合的方法对人工智能领域的研究前沿进行可视挖掘和演变分析。

背景技术

研究前沿代表了科学技术最具活力的领域，也吸引了许多研究者的兴趣。研究前沿的侦测对于研究者认识最新的领域，从整体查看研究话题状态，并抓住重要的跨学科机遇是非常重要的。前沿话题的发展和联系也为研究者提供了一种从时间和领域维度上查看研究话题的视角，并帮助启发新的发现。通常，前沿话题由一组高被引的论文组成，这组论文代表了当前文献的结构特征，尤其是那些比较新的文献。随着新发现的出现和研究人员兴趣的转移，引文网络结构和前沿话题会随时间发生变化。了解特定领域的研究前沿，不仅能了解目前发展现状和未来趋势，也能为政府制定相关技术政策提供依据，因此研究前沿的侦测和趋势分析对科学研究者有着重大的意义。

文献共引是由美国情报学家亨利.斯莫尔于1973年提出的概念[1],主要目标是确定科学知识领域的知识结构。经过大量研究者的努力，文献共引已经推广到与文献相关的各种特征对象上，形成了词共引、文献共引、著者共引、期刊共引、主题共引和类共引等多种共引方式。在共引分析领域最常见的是文献共引分析研究和作者共引分析研究。

目前用来侦测研究前沿的主要文献计量技术有：引用分析、直接引用、文献耦合、共引分析、共词分析、关键词分析和合著分析等，其中在近年来被广泛使用的是文献耦合分析和共引分析。在前沿话题的研究中，文献共引分析可以有效的展示高被引文章之间的引用联系，从而体现文章的话题集中趋势，在话题的侦测和时间演变上被广泛应用，产生了大量的文献。然而，由于部分核心施引文献是近年发表的，还未被共同引用，如何将其分配到引用网络中仍然是一个需要解决的问题。有些研究者将这部分文献直接忽略，导致了一个局部的引用结构图。一些人制定了非常复杂和模糊的规则来解决这个问题。

前沿话题侦测完成后，对话题的后续解读和趋势分析也是需要重点关注的问题。然而，在对研究前沿进行可视化分析的研究中，必须解决如何将当前核心施引论文分配到簇以及如何使用可视化分析来展示这些前沿的问题。其中引用关系的视觉表现有多种方式，1965年，Derek J.de Solla Price在他的文章“科学论文网络”[2]中指出了科学论文之间的网络关系，然而目前很少有人将可视分析技术应用到前沿话题的侦测和时间演变中。本发明为此提供一种研究前沿话题的可视分析方法，帮助用户在话题间进行交互探索，从而更好的观察共引网络结构和话题演变趋势。

[1]Small H.Co‐citation in the scientific literature:A new measure ofthe relationship between two documents[J].Journal of the Association forInformation Science and Technology,1973,24(4):265-269.

[2]Price D J D S.Networks of scientific papers[J].Science,1965:510-515.

发明内容