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融入内容信息的作者共被引分析——以学科服务研究主题为例

李秀霞  邵作运  
【摘要】:[目的 /意义]为改善作者共被引分析(author co-citation analysis,ACA)在识别学科领域知识结构中缺乏内容信息的不足,将文献内容信息(题名、摘要、关键词)引入到作者共被引分析中,提出一种新的作者共被引分析方法,即"内容与ACA融合的方法(content and author co-citation analysis,C-ACA)"。[方法 /过程]以"学科服务"主题领域为例,分别建立ACA作者相似矩阵Aij、作者-内容矩阵并转换为作者相似矩阵Bij;通过构建线性融合函数实现作者文献内容与ACA的融合;最后通过提取作者主题因子成分并在Net Draw环境下进行2-模图可视化,挖掘并呈现学科服务研究领域的知识结构。[结果 /结论]与传统ACA方法比较,C-ACA方法能够更准确、更细致地挖掘和揭示学科领域知识结构。

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