利用双聚类算法探测学科前沿及知识基础——以h指数研究领域为例

方丽; 崔雷

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双聚类算法在探测学科前沿和知识基础方面体现出了一定的可行性.文章以h指数研究领域为例,利用gCLUTO软件对数据进行双聚类分析,获取h指数研究领域知识基础和学科前沿.结果表明,在探测h指数研究领域知识基础方面,双聚类对高被引文献的聚类比较结构化和清晰,在探测h指数学科前沿方面,双聚类获得的前沿与知识基础对应关系明显,但对时间不敏感.研究结果为以后学科前沿和知识基础的探测提供了有益参考,并提出观测科学活动特征的新角度,将双聚类分析推广到各领域的学科发展评价中.

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来源
《情报理论与实践》 |2014年第11期|55-60|共6页
作者
方丽; 崔雷;
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作者单位

中国医科大学附属盛京医院图书馆;

辽宁沈阳 110004;

中国医科大学医学信息系;

辽宁沈阳110001;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
双聚类算法; 学科前沿; h指数;

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