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书名 科学知识图谱(工具方法与应用)
分类 计算机-操作系统
作者
出版社 人民邮电出版社
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简介
内容推荐
本书旨在讲述科学知识图谱中常用的工具及其应用。本书首先介绍知识图谱基础知识,智慧图书馆领域中文献题录数据的采集和预处理操作,然后介绍文献计量分析工具CiteSpace、VOSviewer、HistCite、Bibliometrix与SATI的应用,以及多元统计分析工具SPSS和社会网络分析工具UCINET的应用,最后阐述LDA(Latent Dirichlet Allocation,隐狄利克雷分配)主题模型的应用。
本书适合科研人员、科研管理者和科学知识图谱爱好者阅读。
作者简介
王大阜,中国矿业大学图书馆工程师,从事校园网数据中心和信息化的建设与运维工作十余年,在运维、软件开发以及网络安全管理等方面具有丰富的实践经验,并从事过“网页开发”“C#程序设计”两门课程的教学工作。研究方向包括科学知识图谱、机器学习及网络安全,已发表论文数篇,主持一项江苏省高校哲学社会科学研究项目,参与研究一项江苏省高校哲学社会科学研究项目,参与研究一项国家社会科学基金项目。
目录
第1章 科学知识图谱概述
1.1 知识图谱的概念
1.1.1 科学知识图谱
1.1.2 语义知识图谱
1.2 科学知识图谱的研究方法
1.3 科学知识图谱的研究意义
1.3.1 学科分析研究
1.3.2 科研合作网络分析
1.3.3 学科建设评估
1.4 科学知识图谱的绘制与解读流程
1.5 科学知识图谱工具
1.6 本章小结
第2章 数据采集与预处理
2.1 数据库简介
2.1.1 三大数据库
2.1.2 OA数据库
2.1.3 其他数据库
2.2 数据采集
2.2.1 CNKI数据采集
2.2.2 CSSCI数据采集
2.2.3 WOS数据采集
2.3 数据预处理
2.3.1 WOS题录格式说明
2.3.2 数据预处理前期准备
2.3.3 数据预处理操作
2.3.4 数据转换存在的问题
2.3.5 工具演示说明
2.4 本章小结
第3章 文献计量分析工具的应用
3.1 文献计量分析理论方法
3.1.1 引文分析
3.1.2 共词分析
3.2 CiteSpace
3.2.1 CiteSpace简介
3.2.2 CiteSpace概念模型
3.2.3 下载与运行CiteSpace
3.2.4 设置参数
3.2.5 新建项目与可视化
3.2.6 共词网络可视化视图
3.2.7 科研合作网络图谱
3.2.8 共被引网络
3.2.9 保存图谱
3.3 VOSviewer
3.3.1 VOSviewer简介
3.3.2 下载与运行VOSviewer
3.3.3 知识单元合并及删除
3.3.4 创建图谱
3.3.5 可视化视图
3.3.6 中文文献可视化图谱
3.3.7 外文文献可视化图谱
3.3.8 保存图谱
3.4 HistCite
3.4.1 HistCite简介
3.4.2 下载与运行HistCite
3.4.3 HistCite界面
3.4.4 绘制引文时序图
3.5 Bibliometrix
3.5.1 Bibliometrix简介
3.5.2 下载与运行Bibliometrix
3.5.3 Bibliometrix的部分功能
3.6 SATI
3.6.1 SATI简介
3.6.2 SATI的部分功能
3.7 本章小结
第4章 多元统计分析工具SPSS的应用
4.1 多元统计分析理论方法
4.1.1 因子分析
4.1.2 聚类分析
4.1.3 多维尺度分析
4.1.4 战略坐标分析
4.2 BICOMB
4.2.1 BICOMB简介
4.2.2 下载与运行BICOMB
4.2.3 使用BICOMB
4.3 SPSS
4.3.1 SPSS简介
4.3.2 SPSS距离分析的应用
4.3.3 SPSS因子分析的应用
4.3.4 SPSS聚类分析的应用
4.3.5 SPSS多维尺度分析的应用
4.3.6 战略坐标分析的应用
4.4 本章小结
第5章 社会网络分析工具UCINET的应用
5.1 社会网络分析理论方法
5.1.1 中心度
5.1.2 凝聚子群
5.1.3 网络密度
5.2 UCINET
5.2.1 UCINET简介
5.2.2 数据输入/输出
5.2.3 层次聚类
5.2.4 中心度计算
5.2.5 共词网络可视化图谱
5.2.6 国内合作网络可视化图谱
5.2.7 保存图谱
5.3 本章小结
第6章 LDA主题模型的应用
6.1 NLP理论方法
6.1.1 语料库
6.1.2 分词
6.1.3 征工程
6.1.4 文本表示方法
6.1.5 LDA主题模型
6.2 开源NLP工具包
6.3 Python集成开发环境
6.4 分词处理
6.4.1 分词工具
6.4.2 自定义词典
6.5 词袋模型示例
6.5.1 词频统计
6.5.2 TF-IDF统计
6.6 主题分析应用
6.6.1 数据准备
6.6.2 LDA主题模型的相关参数
6.6.3 程序代码
6.6.4 主题输出与可视化
6.6.5 热点主题解读
6.6.6 主题演化历程
6.7 本章小结
附录A 文献计量分析的常用术语
附录B 基本科学指标
附录C 知网题录数据格式转换代码
附录D CSSCI题录数据格式转换代码
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更新时间:2025/1/18 19:05:58