| 基于扩展Bcp指数的领域主题发展态势可视分析 |
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| 引用本文： | 王杨,余敏槠,单桂华,田东,陆忠华.基于扩展Bcp指数的领域主题发展态势可视分析[J].计算机系统应用,2020,29(7):56-69. |
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| 作者姓名： | 王杨 余敏槠 单桂华 田东 陆忠华 |
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| 作者单位： | 中国科学院 计算机网络信息中心, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 100049;中国科学院 计算机网络信息中心, 北京 100190 |
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| 基金项目： | 中国科学院“十三五”信息化专项课题(XXH13504) |
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| 摘 要： | 通过对已发表论文的分析, 掌握研究领域的发展状况, 对研究人员具有重要意义. 面向此类需求, 提出一种基于扩展Bcp指数的领域主题发展态势可视分析方法. 首先, 从论文的标题、摘要以及作者提供的关键字中自动提取包含词组类型的关键词集合. 提取这些关键词之间的共现关系. 根据这些关键词使用LDA算法进行提取主题. 然后, 提出一种扩展Bcp指数来度量关键词的发展状态, 并据此对关键词和论文进行分类, 以确定发展状态类型. 基于此方法, 设计并实现了一个由需求驱动的领域主题发展态势可视分析工具VISExplorer. 该系统可以展现领域主题分布和发展趋势、可以按主题推荐高质量文章、可以浏览不同主题中的高产出作者和高引用作者. 最后, 以可视化领域为例, 根据1990年至2018年在可视化领域顶级会议IEEE VIS上发表的论文, 对VISExplorer进行了实际案例应用, 并通过用户反馈证明了方法的实用性和有效性.
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| 关 键 词： | 文献计量学 主题提取 自然语言处理 可视分析 可视化 |
| 收稿时间： | 2019/12/23 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/1/20 0:00:00 |
Visual Analysis for Development Situation of Research Topics Based on Extended Bcp Index |
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| WANG Yang,YU Min-Zhu,SHAN Gui-Hu,TIAN Dong,LU Zhong-Hua.Visual Analysis for Development Situation of Research Topics Based on Extended Bcp Index[J].Computer Systems& Applications,2020,29(7):56-69. |
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| Authors: | WANG Yang YU Min-Zhu SHAN Gui-Hu TIAN Dong LU Zhong-Hua |
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| Affiliation: | Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | scientometrics topic extraction natural language processing visual analysis visualization |
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