面向研究前沿预测的主题扩散演化滞后效应研究

doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2018.10.002

情报学报

2018, Vol. 37

Issue (10): 979-988 DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.10.002

情报理论与应用

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面向研究前沿预测的主题扩散演化滞后效应研究

刘自强^{1, 2}, 许海云^{1, 2}, 岳丽欣³, 方曙¹

1. 中国科学院成都文献情报中心,成都 610041;
2. 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系,北京 100049;
3. 中国人民大学信息资源管理学院,北京 100872

Research on Lagging Effect of Topic Diffusion Evolution Face to Prediction of Research Front

Liu Ziqiang^{1, 2}, Xu Haiyun^{1, 2}, Yue Lixin³, Fang Shu¹

1. Chengdu Library of Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041;
2. Department of Library, Information and Archives Management, School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049;
3. School of Information Resource Management, Renmin University of China, Beijing 100872

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摘要从基金到论文的主题扩散存在滞后性,探索基金、论文中研究主题的扩散演化滞后效应,对于多数据源融合的前沿主题识别研究具有一定的参考、借鉴意义。首先,基于LDA模型识别蕴含在基金项目和论文文本中的研究主题,利用相似度构建主题之间的关联;然后通过主题的新兴度、关注度指标进行研究前沿主题探测,从而识别出值得关注的研究前沿主题;再利用自回归分布滞后模型,以及主题扩散演化路径可视化方法,从外部数量特征、内部主题特征两个层面分析基金项目和学术论文主题的扩散滞后效应。以美国人工智能领域2000—2017年的基金项目和论文数据进行了案例研究,研究结果表明,基金项目和论文主题存在明显的滞后性,基金项目主题对论文主题显著影响的滞后期为2年（滞后相关系数2.027888）,当滞后期超过3年其影响力逐渐减小。

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关键词 ：研究前沿, 主题识别, 主题扩散, 可视化, 滞后效应

收稿日期: 2018-09-26

基金资助:国家自然科学基金项目“基于科学-技术主题关联分析的创新演化路径识别方法研究”（71704170）

作者简介: 刘自强,男,1990年生,博士研究生,研究方向为情报分析技术与方法,E-mail: liuziqiang@mail.las.ac.cn;许海云,女,1982年生,博士,副研究员,研究方向为情报计量学的理论与实践;岳丽欣,女,1992年生,博士研究生,研究方向为信息构建与信息组织;方曙,男,1957年生,博士,研究员,博士生导师,研究方向为科技情报分析与研究。

引用本文:

刘自强, 许海云, 岳丽欣, 方曙. 面向研究前沿预测的主题扩散演化滞后效应研究[J]. 情报学报, 2018, 37(10): 979-988.
Liu Ziqiang, Xu Haiyun, Yue Lixin, Fang Shu. Research on Lagging Effect of Topic Diffusion Evolution Face to Prediction of Research Front. 情报学报, 2018, 37(10): 979-988.

链接本文:

https://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2018.10.002 或 https://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2018/V37/I10/979

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