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引文分析法共詞分析法淺析(編輯修改稿)

2025-09-11 21:34 本頁面

　

【文章內(nèi)容簡介】 Pearson’ S相關(guān)系數(shù)矩陣自身的確存在問題。其不適合對有 0模塊的矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)化，雖然 White等一再強(qiáng)調(diào)，共被引矩陣不應(yīng)該存在 0模塊，并且給出了許多實(shí)例。但是我們認(rèn)為這還是不具有普遍性，難免遇到 0模塊，尤其是在我國的研究者之間。在這里，我們再次肯定 Ahlgren等提出的相似性測度的兩個(gè)必要條件（注）是非常正確的。雖然是針對相似性測度提出，但是其原理對于非相似測度同樣正確。我們用Squared Euclidean distance測度方法是滿足兩個(gè)必要條件。根據(jù) Squared Euclidean distance公式可以看出即使在矩陣后加入0模塊， D 178。 (X， Y)的值保持不變，說明 SquaredEuclidean distance測度方法具有很好的穩(wěn)定性。注：兩個(gè)必要條件： (1)對于相似性測度，變量 A和變量 B 的相關(guān)系數(shù) s(A， B)在加入 0模塊后不能減小； (2)未加入 0模塊前，如果 s(A， s(C， D)，那么加入 0模塊后，這種關(guān)系也仍要保持。返回上一張注：在戰(zhàn)略坐標(biāo)中 ,X軸為向心度 ,表示領(lǐng)域間相互影響的強(qiáng)度 ,Y軸為密度 ,表示某一領(lǐng)域內(nèi)部聯(lián)系強(qiáng)度。以向心度和密度為參數(shù)繪制成的二維坐標(biāo)即為戰(zhàn)略坐標(biāo) ,它可以概括地表現(xiàn)一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)亞領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)。共引的發(fā)展趨勢 a. 綜合多種分析方法。例如研究前沿和熱點(diǎn)分析時(shí) ,將共引分析結(jié)果和文獻(xiàn)耦合、共詞聚類、詞頻統(tǒng)計(jì)等方法的分析結(jié)果加以比較分析。揭示科學(xué)結(jié)構(gòu)時(shí) ,將共引分析與共詞分析相結(jié)合 ,分析結(jié)果會(huì)更準(zhǔn)確可靠。 b. 不斷融入新的技術(shù)。由最初借用多維尺度技術(shù)進(jìn)行降維 ,到現(xiàn)在用 PFNETS替代 Pearson 相關(guān)系數(shù) ,引入自組織映射 ( Self Organization Map ,SOM) 技術(shù)、潛在語義索引 (Latent Semantic Indexing ,LSI) 技術(shù)等。隨著各種技術(shù)的發(fā)展 ,共引分析中不斷融入其他學(xué)科新的技術(shù) ,真可謂吸眾家之長為我所用。 c. 擴(kuò)展至網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中 ,站點(diǎn)的鏈接關(guān)系類似于文獻(xiàn)的引用關(guān)系 ,因此可以將共引分析方法移植到網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)共引研究或稱其為網(wǎng)頁共鏈分析(WebColink Analysis ,WCA) ,反映網(wǎng)絡(luò)本身的結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)中知識(shí)的結(jié)構(gòu)。 d. 不斷探究共引分析中的一些細(xì)節(jié)問題。這其中包括相似性計(jì)算方法的優(yōu)化 ,如何對合著者進(jìn)行所有作者的共引分析等。影響因子影響因子（ Impact Factor,IF)是美國 ISI（科學(xué)信息研究所）的 JCR(期刊引證報(bào)告）中的一項(xiàng)數(shù)據(jù)。即某期刊前兩年發(fā)表的論文在統(tǒng)計(jì)當(dāng)年的被引用總次數(shù)除以該期刊在前兩年內(nèi)發(fā)表的論文總數(shù)。這是一個(gè)國際上通行的期刊評價(jià)指標(biāo)。意義：該指標(biāo)是相對統(tǒng)計(jì)值，可克服大小期刊由于載文量不同所帶來的偏差。一般來說，影響因子越大，其學(xué)術(shù)影響力也越大。附： IF值計(jì)算方法 (以 1992年為例） A＝ 1992年的全部引文（指定數(shù)據(jù)庫中的記錄） B＝ 1992年某期刊發(fā)表在 1990和 1991的論文的被引次數(shù) C＝某期刊 1990 和 1991 年發(fā)表的全部論文的總和 D（期刊 1992的影響因子）＝ B/C 例如，某期刊 2022年影響因子的計(jì)算 2022年的文章在 2022年的被引次數(shù)： 48 本刊 2022年的發(fā)文量： 187 2022年的文章在 20

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