[发明专利]一种基于图谱分析制作学科信息动态框架的方法

摘要

本发明公开了一种基于图谱分析制作学科信息动态框架的方法，其方法步骤为步骤一、选择数据源，命中相关文献；步骤二、数据采集与数据导入准备；步骤三、数据导入，形成可视化图表；步骤四、学科信息动态分析制作。本发明的方法所构成的学科信息动态，具有鲜明的系统性、时效性、准确性等特点，有效地解决了以下由于没有框架规范的学科信息动态分析制作所存在的问题（1）由于文献来源选择的不妥，而直接影响学科信息动态分析的文献保障；（2）由于缺乏可视化工具导出的客观数据，而造成学科研究的偏向和信息动态的不清；（3）由于没有采用图谱的数据处理，形成对文献代表作归类的随意性，而直接影响学科信息动态分析的质量。

主权项

一种基于图谱分析制作学科信息动态框架的方法，其特征在于，其方法步骤如下：步骤一、选择数据源，命中相关文献：选择文献来源的数据库资源，根据研究主题，选择综合性或引文数据库；制定检索策略，筛选命中相关文献；确定检索词，建立检索式，调整检索策略，筛选命中的相关文献；步骤二、数据采集与数据导入准备：在综合数据库中，导出筛选后的相关文献的题录格式，保存为txt纯文本格式，再进行数据格式转换；在引文数据库中，导出筛选后的相关文献的“全记录与引用参考文献”，保存为txt纯文本格式；步骤三、数据导入，形成可视化图表：将步骤二获得的数据导入CiteSpace软件，设置研究的时间尺度为若干年，时间区间设置为1年，再根据分析需要分别选择其中的分析项目、数据抽取对象和路径，具体如下：将数据导入CiteSpace中，根据需要设置时间尺度，选择主题词来源，网络节点选择作者、国家或机构，设置数据抽取对象阈值，选择算法，运行软件后，形成作者、国家‑地区、机构的合作网络图与被引频次和中心度表；将数据导入CiteSpace中，根据需要设置时间尺度，选择主题词来源，网络节点选择被引作者、被引期刊，设置数据抽取对象阈值，选择算法，运行软件后，分别形成作者或期刊的共被引分析图、被引频次和中心度表；将数据导入CiteSpace中，根据需要设置时间尺度，选择主题词来源、主题词类型，网络节点选择主题或关键词，设置数据抽取对象阈值，选择算法，运行软件后，分别形成主题或关键词的共现分析图、被引频次和中心度表；再选择引用突现历史，形成关键词突现图；将数据导入CiteSpace中，根据需要设置时间尺度，选择分析源，主题词类型，网络节点 (Node Types)选择被引文献，设置数据抽取对象阈值，选择算法，运行软件后，形成文献共被引分析图、研究热点变迁的图、被引文献的被引频次和中心度表；选择引用突现历史，形成被引文献突现图；在这基础上选择聚类和聚类标签，形成研究热点聚类图和高频词表；步骤四、学科信息动态分析制作：基于步骤三得到的图谱和表格进一步分析，分成外部特征分析和内部特征分析，展现学科领域的热点与发展趋势及研究内容；其中外部特征的分析，包括时域分布和地域分布、发文数量和被引频次排前的作者分布、被引高频次文献分布、核心期刊分布，清晰地显示了研究热点和研究领域；内部特征主要包括聚类图表中的被引高频次文献和高频词的描述；将有效的聚类号所对应的高频词综合分析，形成研究热点分析，将其代表作对应的相关论点和论述进行梳理整合，形成学科信息动态分析的具体内容。