【摘 要】
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[目的/意义]作者共被引分析是探索领域知识结构的重要方法,在复杂的学科发展态势下,其依赖于共被引频次的作者关联度度量颇具争议.对此,提出一种基于语义和位置相似的作者共
【机 构】
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中国科学院成都文献情报中心 成都 610041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;中国科学院文献情报中心 北京 100190;
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[目的/意义]作者共被引分析是探索领域知识结构的重要方法,在复杂的学科发展态势下,其依赖于共被引频次的作者关联度度量颇具争议.对此,提出一种基于语义和位置相似的作者共被引分析改良方法.[方法/过程]在介绍基本原理的基础上,以图情领域为例开展基于语义和位置相似的作者共被引分析改良方法的效果实证,面向CNKI期刊库进行引文全文挖掘,并对引用句及引用位置进行抽取,结合预训练的领域词嵌入模型计算共被引文献间的深层相似度和作者间的关联强度,利用网络分析和因子分析法对比该方法与传统方法的效果差异.[结果/结论]结果证明,基于语义和位置相似的作者共被引分析改良方法能更准确地识别共被引作者的关联强度,可发现更为细致的学科知识结构,并具有可拓展性与可应用性.
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