學(xué)科交叉主題識別與預(yù)測方法研究

第1章 緒論
1．1 研究背景與研究意義
1．2 研究思路與框架
1．3 主要方法創(chuàng)新
1．4 研究方法
1．5 研究工具
第2章 學(xué)科交叉研究進(jìn)展
2．1 學(xué)科交叉概念范疇
2．2 學(xué)科交叉類型研究
2．3 學(xué)科交叉動力學(xué)研究
2．4 學(xué)科交叉計量研究
2．4．1 學(xué)科交叉測度指標(biāo)
2．4．2 學(xué)科交叉計量研究類型
2．5 學(xué)科交叉主題識別方法
2．6 現(xiàn)有研究不足
2．7 本章小結(jié)
第3章 學(xué)科交叉態(tài)勢分析
3．1 已有學(xué)科交叉態(tài)勢分析方法
3．2 研究內(nèi)容和方法
3．2．1 基于引文的指標(biāo)測度方法
3．2．2 學(xué)科交叉態(tài)勢的可視化研究方法
3．3 實證分析
3．3．1 數(shù)據(jù)來源
3．3．2 基于互引關(guān)系的情報學(xué)交叉性測度
3．3．3 情報學(xué)與密切相關(guān)學(xué)科的網(wǎng)絡(luò)特征
3．4 本章小結(jié)
第4章 TI系列指標(biāo)在學(xué)科交叉主題識別和預(yù)測中的應(yīng)用
4．1 研究方法與測度指標(biāo)
4．1．1 主題詞獲取及預(yù)處理
4．1．2 TF、TF-IDF和TI指標(biāo)
4．1．3 網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)分析及Bet指標(biāo)
4．1．4 TI-S、TI-Bet、Bet-TI指標(biāo)
4．1．5 技術(shù)路線圖
4．2 實證分析
4．2．1 TF、TF-IDF和TI的相似性分析
4．2．2 學(xué)科交叉主題分析
4．2．3 主題時序分析
4．3 本章小結(jié)
第5章 弱關(guān)系與突發(fā)詞分析在學(xué)科交叉主題識別中的應(yīng)用
5．1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
5．1．1 弱關(guān)系分析
5．1．2 突發(fā)詞監(jiān)測
5．2 研究方法與流程
5．3 基于弱共現(xiàn)的情報學(xué)學(xué)科研究主題分析
5．3．1 工具和方法
5．3．2 結(jié)果分析
5．3．3 弱主題及其交叉性變化情況分析
5．4 基于突發(fā)監(jiān)測的情報學(xué)學(xué)科研究主題分析
5．4．1 工具和方法
5．4．2 結(jié)果分析
5．5 本章小結(jié)
第6章 基于重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)的學(xué)科交叉主題識別和預(yù)測研究
6．1 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
6．2 情報學(xué)和“計算機(jī)科學(xué)，跨學(xué)科應(yīng)用”單網(wǎng)重疊社區(qū)識別
6．2．1 情報學(xué)網(wǎng)絡(luò)特征趨勢
6．2．2 情報學(xué)主題交叉分析
6．2．3 “計算機(jī)科學(xué)，跨學(xué)科應(yīng)用”網(wǎng)絡(luò)特征趨勢
6．2．4 “計算機(jī)科學(xué)，跨學(xué)科應(yīng)用”主題交叉分析
6．2．5 情報學(xué)與“計算機(jī)科學(xué)，跨學(xué)科應(yīng)用”交叉主題異同
6．3 “計算機(jī)科學(xué)，跨學(xué)科應(yīng)用”-情報學(xué)雙網(wǎng)交叉主題識別
6．3．1 “計算機(jī)科學(xué)，跨學(xué)科應(yīng)用”-情報學(xué)交叉主題識別
6．3．2 “計算機(jī)科學(xué)，跨學(xué)科應(yīng)用”-情報學(xué)交叉主題特征
6．4 本章小結(jié)
第7章 基于概念格理論的學(xué)科交叉主題識別和預(yù)測研究
7．1 形式概念分析和概念格的研究及應(yīng)用
7．1．1 已有研究及應(yīng)用
7．1．2 形式概念分析的數(shù)理基礎(chǔ)
7．2 基于概念格理論的學(xué)科交叉知識發(fā)現(xiàn)研究
7．2．1 基于概念格的知識單元表示
7．2．2 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析
7．2．3 研究流程
7．3 實證分析
7．3．1 數(shù)據(jù)獲取和文本分析
7．3．2 獲取形式概念背景與概念格
7．3．3 學(xué)科交叉主題識別
7．3．4 學(xué)科交叉主題時序分析和預(yù)測
7．4 本章小結(jié)
第8章 學(xué)科主題路徑多模式識別和預(yù)測研究
8．1 學(xué)科主題創(chuàng)新路徑研究
8．1．1 主題關(guān)聯(lián)相似度研究現(xiàn)狀
8．1．2 擴(kuò)散路徑研究現(xiàn)狀
8．2 分析方法與工具
8．2．1 分析方法
8．2．2 分析工具與方法
8．3 情報學(xué)主題演化及學(xué)科交叉分析
8．3．1 整體網(wǎng)絡(luò)演化趨勢分析
8．3．2 特定社區(qū)演化趨勢分析
8．3．3 情報學(xué)學(xué)科主題演化及學(xué)科交叉模式總結(jié)
8．4 本章小結(jié)
第9章 多種方法的比較及綜合運(yùn)用實例
9．1 多種方法優(yōu)缺點及應(yīng)用場景分析
9．2 多方法綜合運(yùn)用實例
9．2．1 學(xué)科交叉主題識別結(jié)果
9．2．2 學(xué)科交叉主題預(yù)測結(jié)果
9．2．3 結(jié)果討論
9．3 多方法綜合運(yùn)用前景
9．4 本章小結(jié)
第10章 總結(jié)與展望
10．1 研究總結(jié)
10．2 主要貢獻(xiàn)
10．3 研究的不足
10．4 未來的展望
10．4．1 深入開展學(xué)科交叉動力機(jī)制與計量特征的研究
10．4．2 俘獲變革型研究中不確定性與弱關(guān)系識別前沿交叉主題
10．4．3 大數(shù)據(jù)分析方法在學(xué)科交叉研究中的應(yīng)用
10．4．4 學(xué)科交叉分析工具將更加自動化、智能化
附錄A 2007年情報學(xué)高頻詞、TF-IDF、TI前300
附錄B 2009年情報學(xué)高頻詞、TF-IDF、TI前300
附錄C 2011年情報學(xué)高頻詞、TF-IDF、TI前300
附錄D 2013年情報學(xué)高頻詞、TF-IDF、TI前300
附錄E 2015年情報學(xué)高頻詞、TI前300
參考文獻(xiàn)