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期刊情报分析简介

期刊情报分析简介 Xxx 2012/10/10 目录 数据来源 题录数据 数据预处理 在使用数据前,还要做些数据处理工作,因为数据库中也会有各种各样的错误,如SCI中的一些特例如拼法不一(机构,城市,著者姓名拼法不一);拼写错误;同一文章同一著者多处反复出现;一级机构与二级机构混淆;机构所在城市与所在省份交叉;与来源索引中著者的单位不一致等等。 主成分分析和因子分析法 主成分分析(principal component analysis)和因子分析(factor analysis)是这样一种降维的方法,把高维空间用低维空间表示,把多个变量用一两个综合指标(因子或主成分)变量来表示。选择越少的主成分,降维就越好,一般有两种方法确定主成分或因子:特征值1或累计方差贡献率80%。 聚类分析 根据事物本身的特性研究个体的分类。原理是同一类中个体有较大的相似性, 不同的个体却差异很大; 基本的思想是认为研究的变量之间存在着程度不同的相似性( 亲疏关系) 。 聚类图是聚类分析的结果。把整个分类系统画成一张谱系图, 用它把所有的变量间的亲疏关系表示出来。 目前常用的聚类方法有: 一是K 类中心聚类( 也称为快速聚类) ,常用于大样本的样品聚类方法, 其原理是先根据预先指定的类数k 来选择初始凝聚点, 根据欧式距离将每个样本归到最接近或相似的凝聚点形成类, 再用各类的重心代替初始凝聚点重新分配。将每个样品不断地归类直至分类达到稳定。二是等级聚类( Hierarchical Cluster) , 是目前使用最多、研究最为充分的算法。该方法的原理是先将所有n 个变量看成不同的n 类, 然后将性质最接近的两类合并为一类; 再从n- 1 类中找到最接近的两类加以合并, 依此类推, 直到所有的变量被合并为一个大类。 多维尺度分析 分析结果中, 被分析的对象以点状分布, 每个点的位置显示了分析对象之间的相似性, 有高度相似性的对象聚集在一起, 形成一个类别。越在中间的对象越核心。通过多维尺度分析, 某研究领域、思想流派或学术共同体在学科内的位置就容易判断。 词频分析法 Word frequency analysis 词频分析法是利用能够揭示或表达文献核心内容的关键词或主题词在某一研究领域文献中出现的频次高低来确定该领域研究热点和发展动向的文献计量学方法。 词频分析法应用 共词分析co-word analysis 它的主要原理是对具体某一组词分别两两统计它们在同一篇文献中出现的次数, 以此为基础来对这些词进行分层聚类, 揭示出这些词之间的亲疏关系, 进而分析这些词所代表的学科和主题结构的演变. 目前对于共词分析法的应用,研究者多是通过共关键词、主题词方法,分析鉴别某学科领域的主要知识结构和研究热点分析. 共词分析法的基本步骤 引文分析法 加菲尔德1972年的著名文章《引文分析可以作为期刊评价的工具:科学政策研究可以通过引文的频次和影响来排序期刊》,这篇论文为期刊评价奠定了理论基础。 斯莫尔1973年的《科学文献的共引:两个文献关系的新测度》,提出了“共引理论”,这种共引分析却为人们更好地理解和定量地揭示科学的结构、亲缘关系和演化规律开了先河。 以前的共被引主要指论文间的共被引,现在已将这个概念普遍化,包括论文共被引,著者共被引,学科(专业)共被引和期刊共被引。 怀特1981年的论文《作者共被引:知识结构的文献测量》,首次提出了作者共被引,运用共被引说明作者的知识结构,以及知识领域,也是一篇经典著作 社会网络分析法 社会网络分析(socialnetworkanalysis)是测量和展现人与人(或组织与组织等)之间关系的一种社会学方法,在网络中用节点代表人或组织,用连线表示他们之间的关系。以关系为基本单位的社会网络分析在社会学、心理学、经济学及管理学等诸多学科领域已经得到了广泛的应用。此分析方法在科技管理领域也备受关注, 有人应用此方法分析科学研究中的合作关系网络 、学科间的引用被引用关系网络、以及共词关系网络。 刘则渊和尹丽春采用可视化手段对国际科学学与科学计量学领域中6种核心期刊的高频关键词的共词网络进行了分析,利用社会网络分析的方法对共词网络进行聚类,研究结果表明,科学、技术和创新活动的研究是科学学与科学计量学的主题。 欧阳霞采用网络计量指标和社会网络分析法,探讨了EAMOLA成员间科研合著行为和科研合著网络的Web可视现象,比较分析了科研项目实施前后EAMOLA成员间的科研合作行为。 技术手段 Bibexcel SPSS Pajek Netdraw citespace 可视化分析 科学知识可视化图谱是在信息技术的推动下,新近发展出来的一个新领域,当前已经成为科学计量学的一个新热点,是揭示科学知识及其活动规律的科学计量学从数学表达转向

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