基于共被引率分析的期刊分类研究_王贤文
《编辑学报》2005～2008年载文被引情况分析
表 １ ２０ ０ ５￣２ ０ ０ ８年 《 报 》 文 被 引 基 本 情 况 学 载
载 文 篇 数
２ ０ ４ ３ ９ ０ ２ ３ ２
被 引 篇 数 被 引 率 （ ） 被 引次 数 单 篇 平 均 被引 次 数
８ ． Ｏ Ｏ ０ ６． ５ Ｏ５ ５６ ９５ ． ８ ４ ． ５ ５１ ５ ． ２
中 图分 类 号 ：Ｇ２ ２ ３ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ — ５ ８ （ ０ ｏ Ｏ 一 ｏ ｏ ～Ｏ ０ ８ ６ ８ ２ １ ）４ １１ ５
１ 问题 的 提 出
文献 计量学 是计 量研 究 文献情 报 价值 和效 益 的有效 手段 和方 法．利 用 引文 分析 方 法对学 术期 ：进 行测 刚 定 与评价 ，其 目的是 从 文献 引证 的角 度透 视期 刊 的学术 水平 和总 体质量 ． 文献 的引证关 系 ，能较 准确地反 映科 学文 献之 间的 内在关 系 ，它 不但 可 以看 出某一 学科 的研究 动 态 、研 究 情况 ，还 可 以看 出某一学科 的核 心作 者群及 文献 的传递 利 用情 况 Ｉ ．创 刊 于 １ ８ １ ］ ９ ９年 的《 编辑 学报 》 以下简 称 《 （ 学报 》 是 由中 国科学 技术 期 ） 刊 编辑学会 主办 的综 合性 学术 期 刊 ，是我 国 出版事业 类 核心期 刊 （ 人选 １ ９ ９ ６版 、０ ０版 、 ０ ４版及 ２ ０ 版 ２０ ２０ ０８
被 引论文 年代分 布 和主 要引 用期 刊． ３ 统 计 结 果
３ １ 《 报 》 引论 文 次 数 分 布 ． 学 被 ２０ ～２０ ０ ５ ０ ８年 《 报 》 文 被 引 基 学 载 本 情 况 见 表 １ 由 表 １可 以 看 出 ， 在 ．
我国部分科学学期刊共被引网络特征研究
科特色的期 刊群 ， 其学术影 响力如何 ， 各期刊间 的知识 流动呈现什么特点 ， 哪些期 刊在学科 中处 于主流和核 心地位 ， 对这些 问题 的解答将 有助 于我 们从新 的视角
认清科学学研究 的特点 和方 向， 也有 助于为期 刊 的发
础 上 发展 起 来 的 。“ 献 同被 引 ” 文 的概 念 最 早 是 由美 国
科学学是一个跨学科的研究领域 ， “ 是 科学 、 技术 、 医学等的历史 、 哲学 、 社会学、 心理学 、 经济学 、 社会学 、
运筹学等等”１ … 。狭义来理解 ， 科学学属于管理学 的重 要研究领域之一 。其研究成 果深化 了我们对科学技术
期刊共被引强度或频率。根 据期 刊的共被 引关 系及其
强度可以判断某些期刊的学科或专业性质 。期 刊共被
引数据也可 以为确定核心期 刊提供方法论依 据。期 刊
的共被引关 系反映了它们之间的某种学科或专业 上的
展定位提供些许启发。我们尝试从科学计量学主流方
法之一的期刊共被引角度 ， 并利用社会网络分析技术 ， 对近年来科学学期刊之间的共被引关系进行形象展示 和系统研究 。
收稿 日期 ：０ ９ １ ７ ２０ —１ —２ 修 回日期 ：０ ０—０ —０ ２１ １ ５
联系。如果共被 引频 率较 高 ， 明这种 专业关 系 比较 说
密切 ， 从而为确定 学科 的核心期 刊提供依 据 Ｌ。社会 ５ Ｊ
网络分析最 先是 由英 国人 类学 家拉 德 克利 夫 一布 朗
对网络结构做 了剖析 。研 究发现 ， 学学期刊之 间的引用随时间的推移变得频繁 ， 科 形成 了以《 科研 管理》 《 学学研 、科 究》 等为代表 与其他期刊 关系紧密且控 制知识流动的核心期刊 。这 些期刊的研 究热点具有很 高的一致性 。此 外， 还 对网络结构特征及其影响从利弊 两方面做 了分析。
基于CSSCI的《情报科学》载文被引情况分析
Citation Analysis of Information Science Based on
CSSCI
作者： 王春香 祁卓麟 曹华娟
作者机构： 西北农林科技大学图书馆,陕西杨凌712100
出版物刊名： 情报科学
页码： 70-74页
年卷期： 2015年 第7期
主题词： CSSCI 中文社会科学引文索引 情报科学 h指数 g指数 核心作者
摘要：为分析《情报科学》载文被引情况,基于中文社会科学引文索引（CSSCI）2001-2010年十年的数据,从h指数、g指数的测定、期刊影响因子、即年指标等方面,分析其影响力,并基于发文量、被引次数两个指标的综合指数法测定了核心作者。
分析结果表明,该刊h指数、g指数较高,学术影响力、贡献力较高,已形成比较稳定的高质量核心作者群。
基于共被引率分析的期刊分类研究
Study on journal classification based on co-citation
ratio analysis
作者： 王贤文[1,2];刘则渊[1]
作者机构： [1]大连理工大学WISE实验室,辽宁大连116085;[2]亚利桑那大学Eller管理学院管理信息系统系人工智能实验室图森85721,美国
出版物刊名： 科研管理
页码： 187-195页
主题词： Web;of;Science;共被引率;期刊分类;管理学;社会网络分析
摘要：本文利用Web of Science中的Cited Reference Search功能,在整个数据库中检索
期刊的共被引次数矩阵,可以最大程度地保持数据的完整性。
根据本文提出的计算期刊共被引率矩阵的方法,通过将期刊的共被引情况标准化,可以减少数据误差。
随后作者从JCR的4个学科中
随机选择若干种期刊,对该方法进行了实证检验,聚类的结果与JCR中的期刊学科分类完全一致。
作者进一步以SSCI收录的78种管理学期刊为研究对象,检索和计算期刊共被引率矩阵,利用社会
网络分析工具Netdraw进行网络结构的分析,研究管理学学科的内部知识结构和知识交流情况。
我国开放式创新研究学术群探析——基于作者共被引分析方法
我国开放式创新研究学术群探析——基于作者共被引分析方
法
李淑燕;孙锐
【期刊名称】《科学·经济·社会》
【年(卷),期】2015(033)002
【摘要】开放式创新是创新管理领域近几年新出现的研究热点,以CSSCI的引文数据作为数据来源,采用文献计量学的作者共被引分析方法,利用Bibexcel、SPSS和Ucinet等分析工具,对我国开放式创新的相关文献进行定量分析.研究发现,我国开放式创新研究可分为创新网络、创新资源及知识管理、全面创新管理、创新风险管理、自主创新、企业绩效、知识产权管理六个研究视角的学术群,并对各学术群主要观点进行阐述.
【总页数】9页(P113-120,127)
【作者】李淑燕;孙锐
【作者单位】华侨大学工商管理学院,福建泉州362021;泉州经贸职业技术学院,福建泉州362000;华侨大学工商管理学院,福建泉州362021
【正文语种】中文
【中图分类】F270;G350
【相关文献】
1.国外开放式服务创新研究的学术群类——基于作者共被引分析 [J], 周键;王庆金;周雪
2.基于作者共被引分析的国外多维邻近性与创新学术群探析 [J], 吴海萍;孙锐
3.基于作者共被引分析的我国生产率研究热点探析 [J], 李淑燕;吴远仁;
4.我国数字图书馆领域的学术群体研究——基于作者共被引分析视角 [J], 孔月; 李秀霞
5.我国大学排名研究学术群探析——基于作者共被引分析视角 [J], 马璐瑶
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基于学科视角的技术融合度研究——以中国知网技术标准共类分析为例
基于学科视角的技术融合度研究——以中国知网技术标准共类分析为例刘康;刘西怀【摘要】The study of technological structure can provide the reference for industrial structure adjustment and technological developing direction.This article reviewed the previous study methods of technological structure.Because that co-citation and co-classification analysis is the basic approach of technological relationship study,this article reviewed the standardization methods of co-citation and co-classification analysis,and analyzed the shortage of using patent to study technological convergence.Because technology norms are the result of competition of patents,it represents more mature technology.This article proposed mew approaches to use technological norms to study technological convergence.It also analyzed technological norms database of Chinese National Knowledge Infrastructure(CNKI),and concluded the degree of technological convergence.%技术结构研究可以为调整产业结构、优化技术发展方向提供参考.共引和共类分析是研究技术相关的基本途径,总结以往技术结构的研究方法,分析共引分析和共类分析矩阵标准化方法的不足之处;技术标准是专利竞争的结果,代表更加成熟的技术,提出利用技术标准研究技术结构、技术融合的新方法.并以中国知网标准数据库为研究对象进行共类分析,对学科之间的技术融合度进行量化分析.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2017(037)024【总页数】6页(P33-38)【关键词】技术标准;技术融合度;共类分析;技术结构;中国知网【作者】刘康;刘西怀【作者单位】华北水利水电大学管理与经济学院,河南郑州 450046;河南省知识产权事务中心,河南郑州 410100【正文语种】中文【中图分类】C931;G311进行产业结构调整和优化，首先遇到的一个问题是哪些产业技术是落后的、哪些技术创新是政府应该支持的。
分析方法 基于作者共被引分析方法的知识图谱实证研究_以国内制浆造纸领域为例
科学知识图谱是显示科学知识的发展进程与结 构 关 系 的一种图形，是跟踪科技前沿 、 选择科研方 向 、 开 展 知 识 管理与辅助科技决策的一种有效工具 。 通过绘制 科 学 知 识 图谱，可以将知识和信息中令人瞩目的最前沿领 域 或 学 科 制高点，以可视化 的 图 像 直 观 地 展 现 出 来， 帮 助 人 们 挖 掘 、 分析和显示科学知识以及它们之间相互关系
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 作者 陈嘉翔 詹怀宇 陈克复 李忠正 何北海 陈嘉川 李友明 秦梦华 房桂干 王双飞 余惠生 武书彬 林鹿 王德汉 总被 引频次 1029 1511 643 491 467 454 437 362 329 326 271 269 265 253
［4 ］
。
。
作者共 被 引 分 析 （ Author Co-citation Analysis ， ACA ） 是共被引分析中的一种，它是由文献同被引关系 引 申 发 展 而来的 。 它以著者作为同被引分析的计量单位， 研 究 n 个 著者发表的文献同时被其他文献著者引证的情 况， 其 同 被 引强度以引证文献的著者数量来衡量 。 它使众多 的 著 者 按 照同被引关系形成一个著者相关群，揭示出学科 专 业 人 员 的组织结构 、 联系程度，进而反映出学科专业之 间 的 联 系 及其发展变化状况
。 ACA 方 法 一 般 分 为 以 下 几 个 步 骤：
11. 1ຫໍສະໝຸດ 制浆造纸领域知识图谱绘制及分析
高影响力作者选择 高影响力作 者 的 选 择 是 ACA 分 析 的 第 一 步， 也 是 非
高影响力作者选择，作者共被引矩阵建立，作者 共 被 引 矩 阵标准化，多元统计分析实现及结果解析 。 这种 方 法 利 用 SPSS 进行聚类分 析 和 多 维 尺 度 分 析， 以 映 射 地 图 的 方 式 来定量地进行领域分析 、 科研评价等 。 当前的 ACA 方法 已 由 传 统 的 多 元 分 析 技 术 扩 展 到 引 入社会 网 络 分 析 软 件， 如 Pajek ， UCINET ， VxOrd 等 来 生 成 可 视 化 知 识 图 谱 。 这 些 软 件 逐 渐 将 ACA 推 进 到 了 社 会
科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]
![科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]](https://img.taocdn.com/s3/m/628306a30722192e4436f61c.png)
（2011届）本科毕业论文（设计）开题报告题目：科学知识图谱在学科评价中的应用研究学院：商学院专业：信息管理与信息系统班级：学号：姓名：指导教师：开题日期：一、选题的背景、意义1.该选题的历史背景及国内外现状科学知识图谱，是将传统的文献计量方法与现代的文本挖掘和复杂网络、数学、统计学、计算机科学方法以及可视化技术等有机地整合在一起的一种综合分析科学发展的知识发现方法。
从20世纪 50年代至今，科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。
(1)引文分析理论的发展促进了科学知识图谱的兴起。
20世纪60年代，加菲尔德(Eugene Garfield)创办科学引文索引 (SCI)。
1965年，普赖斯以SCI为数据来源，发表了一篇科学计量学的杰作《科学论文的网络》。
在这篇论文中，普赖斯第一次提出并界定了“研究前沿”的概念。
到了20世纪70、80年代，匈牙利的三位学者T.布劳温 (Tibur Braun)、W．格伦采尔 (Wolfgang Glanze1)和A．舒伯特 (Andres Schubert)以SCI数据库为基础，出版了《科学计量学指标》，这实际上是世界科学地图和科学知识图谱的雏形。
(2)复杂网络系统和社会网络分析的兴起丰富了引文分析理论与方法。
美国社会心理学家斯坦利·米尔格兰姆(Stanley Milligram)于1967年通过社会网络人际关系的“六度分隔”试验发现了著名的“小世界”现象。
90年代中期，比利时情报计量学专家埃格赫 (Leo Egghe)和鲁索 (Ronald Rousseau)合作出版了《情报计量学引论》，促进了科学知识图谱的产生。
进入21世纪，社会网络分析的探索与应用向纵深发展，风靡全球。
(3)信息可视化为科学知识图谱提供了强大的技术支持。
1999年陈超美出版了该领域的第一部学术专著《信息可视化与虚拟环境》，R．斯宾塞 (Robert Spence)2000年出版了《信息可视化》之后相关研究如雨后春笋般涌现。
作者共被引分析方法进展研究
似性只有微小的差别 [ 5 ]。
应用 r的前提是数据要符合二元 正态分布 ,而引文数据则是高度斜 r对 0 敏感和所选数据不服从 理由 2 交的 ; r对于共被引矩阵中的 0非 正态分布的问题可以通过对数 常敏感 ,当被转化的矩阵为稀疏矩 变换解决 。 阵时会使测度结果扭曲 。
在通常的统计应用里 , r测度的是 两个随机变量线性关系的强度 ,而 r被嵌 入 多 元 统 计 软 件 中 (如 线性关系不等于相似性 。若两变 SPSS) ,因此是个额外的和有力 理由 3 量关系是非线性的 ,可以预见由 r 的分析工具 。虽然 cosine 等度 给出的相似程度和其他度量给出 量有作为相似性度量优势 ,然而
的不会相同 ,因此将 r当作相似性 无法用作统计用途 [6 ]。 度量是有问题的 。
在对 r进行显著性检验时 ,要求所 选取的数据样本必须是随机抽样 针对非随机抽样和非自由观察
理由 4 的和自由观察的 ,而一般我们所使 的数据 ,在对 r进行显著性检验 用的数据集合都是人为限定了多 时则可以使用置换检验 。 重条件后选取的 。
这样的争论由最初的正反两方激烈辩论 ,态度泾 渭分明 ,发展到后来一些研究人员开始研究各种相似 性度量之间的相互关系 ,思考各种相似性度量是否以 及在何种程度上可以相互替代 ,怎样来评价各种相关 性 度 量 的 表 现 等 。例 如 : Klavans 和 Boyack ( 2006 年 ) [7 ]提出用准确率 、覆盖率 、可扩展性和稳定性作为 评价 相 似 性 度 量 的 框 架 ; Schneider 和 Borlund ( 2007
行 ACA 分析提供了良好的范例 。现在 ,作者共被引分 析已成为一种潜在多产的分析方法 ,不仅可以用它来 揭示科学结构的发展现状乃至变化情况 ,还可以用它 来进行前沿分析 、领域分析 、科研评价等 ,进而为宏观 科技决策提供先行支持 ,为科技规划与评估提供基础 。
WoS中共被引聚类研究的计量与分析
WoS中共被引聚类研究的计量与分析张云;华薇娜;袁顺波【摘要】Purpose/Significance] The most important and latest research results from WoS were reviewed to facilitate the theoretical and empirical research of co-citation clustering in China. [ Method/Process] The citation method, co-citation analysis method and bibliomet-ric measurement method were used to analyze the research topics, types, purposes, methods and research tools from different views. [ Re-sult/Conclusion] The main types of the co-citation clustering research are on the theory and method research and the application research. As for the theory and method research, the main research tools are the algorithms designed by the researchers and the basic topics are global science mapping, research tool, etc. The emerging topics in recent years are research frontier detecting, emerging topics identifying, the patent analysis techniques, knowledge creation and scientometrical evaluation. In the application research, the main research tools are some new visualization tools such as CiteSpace and VOSviewer, and the main topics are some hot topics such as entrepreneurship, innovation, etc. The new trends in recent years emphasize the supporting roles in the decision-making process, the multi-perspective analysis and the increased dependence on the technology progress.%[目的/意义]对WoS中共被引聚类最新的、重要的研究成果进行梳理，便于我国研究人员更好地开展相关的理论和实证研究工作。
如何从茫茫文献中挖掘出神器
如何从茫茫文献中挖掘出神器大家好我是郭大侠，不知道上周公布的神器（基于TCGA蛋白芯片数据的分析神器，点击我即可阅读）大家最后有没有找到地址。
如果仔细阅读的小伙伴可以发现一位叫做SAYEN的小伙伴已经公布了软件名称：TCPA。
这是一款在线软件，网址如下：/tcpa/_design/basic/index.html。
大家可能很奇怪，这么多好用的科研神器到底是怎么挖掘出来的呢。
在早期学习阶段，尤其是本科和硕士阶段，最简单的办法是进入一个有良好传承的实验室，学习特定科学套路所涉及到几个数据库进行入门。
以我个人经历而言，最初的入门就是在一位师兄的指导下学会了Targetscan（/）和David（/）数据库使用方法，并沿袭实验室的经典套路完成了硕士课题。
此外最踏实的办法还是好好读文献，尤其是很多人常一扫而过的Materials andMethods部分。
我硕士阶段后期所使用的数个数据库都是通过这一途径发现的。
但是随着研究深入和新课题的开展，实验室传承中的数据库往往很快就无法满足需要，而一篇篇读文献显然又太慢，这时候就需要科研工作者具备一定的数据库挖掘能力。
下面以寻找TCGA分析软件为例，介绍如何发现新的神器。
首先进入Pubmed下的子数据库PMC （PMC PubMed Central，/pmc/），由NIH资助的所有文章都必须向PMC提交全文，这一数据库中的所有文章均可免费下。
点击红框中的Advanced，进入高级搜索（图1）。
在图2红框内的下拉菜单中，选择“Methods-Key Terms”，在后面输入框中键入TCGA即可。
这里多说一句，搜索结果中大家仔细阅读可以看到，大部分的软件是Linux系统下运行的程序、或是R语言函数包，所以大家还是要好好学习Linux与R语言。
图1.PMC主界面图2. PMC中的Advanced Search策到这里很多小伙伴可能还是觉得麻烦，还是要找一大堆文献慢慢来读，有没有更简单一点的方法呢？其实是有的。
中文科技核心期刊高被引频次论文的统计分析
中文科技核心期刊高被引频次论文的统计分析李亚君【摘要】以清华同方中国学术文献网络出版总库为文献源,研究了自然科学和工业技术第一中文核心期刊的高被引频次论文.39种核心期刊中33种发表了高被引频次论文,发表时间主要在世纪之交,发文篇数占发文总篇数的1.1‰.每种被引期刊都有一篇最高被引频次论文,11种核心期刊的最高被引频次论文的被引频次≥300次,其中<自动化学报>1427次.分析了高被引频次论文和最高被引频次论文的被引特征与学科前沿发展的相关性.高品格的学术论文、期刊编审者和名刊的融合是产出高被引频次论文的基础条件.【期刊名称】《河北联合大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2010(010)004【总页数】3页(P93-95)【关键词】科技核心期刊;被引频次;统计分析;学科前沿【作者】李亚君【作者单位】河北理工大学,图书馆,河北,唐山,063009【正文语种】中文【中图分类】G353.1一篇期刊论文的被引频次是该论文正式发表后的某一时域内被期刊论文引用的累积次数,是评价期刊论文质量的重要指标。
论文被引用意味着研究成果得到继承、连续、发展或评价,被引频次越高这种效果越明显。
汤姆森科技集团研究前沿分析方法[1],提出期刊论文被引频次量变引发质变的理念以及其与学科前沿动态的关联,为提升被引频次的重要度认识和判断学科前沿的活跃程度提供依据。
以清华同方中国学术文献网络出版总库为文献源,自然科学和工业技术(不含医药卫生、农业科学)的第一中文核心期刊(《中文核心期刊要目总览》[2])刊名为文献出版来源,被引频次为排序分析方法,检索相关文献。
研究范围内的中文核心期刊39种(《中文核心期刊要目总览》40种,其中1种未被文献源收录)。
统计数据最后核实时间2009年1月31日。
依据我国科技期刊论文被引频次的现状,取发文总篇数1‰左右的论文为高被引频次论文,统计表明,高被引频次论文的被引频次≥100次。
库恩_科学革命的结构_被引50年_胡志刚
库恩《科学革命的结构》被引50年*胡志刚 王贤文 刘则渊（大连理工大学科学学与科技管理研究所，辽宁大连 116024）摘 要：从1962年至今，《科学革命的结构》已经出版五十多年，被引达18000多次。
对于这样一部风行半个世纪，在学术界乃至社会公众领域产生了深刻影响的经典著作，研究它的被引和共被引状况，进而揭示它的影响、分布和扩散路径，就成为一件非常必要的工作。
通过对《科学革命的结构》一书的引文分析发现，《科学革命的结构》一书的被引已经扩散到包括心理学、教育学、经济学、政府与法学等广泛的社会科学领域；各领域中都有一些作者、机构和期刊基于引用认同而频繁引用该书；“范式”、“建构主义”、“认识论”等主题是引用库恩最常见的原因；波普尔、拉卡托斯、劳丹等人及著作通常是与库恩共被引次数最高的作者和文献。
关键词：库恩 科学革命的结构 引文分析［中图分类号］N0 ［文献标识码］A ［文章编码］1000-0763(2014)04-0081-08一、引 言库恩（T . S . Kuhn , 1922-1996）是20世纪最重要，也是最有影响力的科学史家和科学哲学家之一。
他一生中最重要的著作是1962出版的《科学革命的结构》[1]。
在书中，库恩以物理学的进化史为例，提出科学发展中的范式转换理论：范式与范式之间具有不可通约性，因此新范式替代旧范式必然伴随着一场科学革命。
库恩的这一理论，与之前的逻辑经验主义和批判理性主义的科学观截然不同，它揭示了科学知识发展中的非理性因素，极大地革新了人们对科学的传统认知。
《科学革命的结构》一经出版，便在自然科学领域和社会科学领域引起了极大的反响。
从1962年第一次出版至今，该书英文版已经出了第四版，并被翻译成中文、法文、德文、日文等多国语言，是20世纪最具有影响力的著作之一。
而且，它的影响力已经远远超出了科学史和科学哲学领域本身，延伸到社会学、文化人类学、文学史、艺术史、政治史、宗教史等人文和社会科学领域，甚至在社会公众中也产生了深刻的影响[2]。
_科学革命的结构_与科学发现_王贤文
《科学革命的结构》与科学发现王贤文（大连理工大学公共管理与法学学院辽宁大连116085；大连理工大学WISE实验室辽宁大连116085）摘要：通过对托马斯.库恩的著作《科学革命的结构》进行科学计量与科学知识图谱分析，研究了《科学革命的结构》自1962年出版以来在众多领域所产生的广泛、长久与深远的影响。
《科学革命的结构》在科学哲学、科学教育学、认知科学、科学社会学、科学计量学、管理学等领域都产生了重要影响。
《科学革命的结构》中提出的“范式转变”思想对自然科学中的具体科学发现起到了理论性的指导作用。
关键词：科学发现模式；知识图谱；托马斯.库恩；科学革命的结构Structrue of Scientific Revolutions and Scientific DiscoveryWang Xianwen（School of Public Administration and Law, Dalian University of Technology, Dalian 116085;WISE Lab, Dalian University of Technology, Dalian 116085）Abstract :“The Structure of Scientific Revolutions” written by Thomas Kuhn has a significant impact on various scientific and technological fields since it was published in 1962. The influence spreads into research fields like philosophy of science, pedagogics of science, cognitive science, sociology of science, scientometrics, and management science. This paper proceeds a scientometrics analysis of the book by knowledge mapping, and thus indicating the theoretical guidance the “Paradigm Shift” theory provides for specific scientific discoveries in natural science. Keywords: Scientific discovery pattern; Knowledge mapping; Thomas Kuhn; Structure of Scientific Revolution托马斯.库恩（Thomas. Kuhn，1922-1996）是世界著名的科学哲学家，致力于研究科学革命的发生和发展规律，是西方科学哲学中历史社会学派的重要代表，也是国际科学哲学界影响居于首位的代表人物，其代表作《科学革命的结构》已成为科学哲学经典著作，因此考察库恩论著及科学哲学思想对科学发现的广泛持久影响，进行知识图谱分析、哲学方法论的解读剖析，以深化对科学发现模式的哲学理论的认识。
数字科研时代的引文分析——基于被引频次分析的实证研究
数 字 科 研 时代 的 引 文 分 析
３ 研 究方法
大高于 Ｇ ｏｇ ｌ ｅｓ ｈｏ ｃ ｌ ａ ｒ ， 这也从 一个侧 面反 映 出 Ｗｅ ｂｏ ｆ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ 的规范化和成熟度。
衰１ １ ９ ８ ０ 一１ ９ ８ ２ Ｗｅ ｂｏ ｆ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ 中Ｊ Ａ Ｓ Ｉ Ｓ 被引频次分析
“ ｉｔ Ｃ ｅ ｄｏ ’ ｙ 二 （ 引用次数） ” 即可搜索引用文献， 特别需
要指出的是 ， 这些文献不仅包括存储在各种数据库 中的引用文献 ， 还包括在书籍 中和各类非联机出版 物中的 引 用 文 献。正 因 为 如 此， 有 学 者 提 出用
大 多Ｊ 国嗜作等 未
Ｄ Ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ＠ＭＩ Ｔ 、 仆Ｌ ｉ ｂＭａ ｇ ａ ｚ ｉ ｎ ｅ 等都被学者广泛接 受， 逐渐成为能与传统学术期刊相媲美的高质量信
Ｏ Ａ Ｉ ｓ ｔ ｅ ｒ 所包含的上百万篇论文， 并提供 Ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ Ｒ ｅ ｆ 链接服务闭。因此其收录范围、 收录文献类型都优
随着网络的普及、 现代信息技术的逐渐成熟 ， 近 十几年来学术研究、 交流体系发生了很大变化， 新的 科研环境— 数字科研环境（ － ｅ ｓ ｉ ｃ ｅ ｃｅ ｎ 环境） 正在形 成， 在这个环境中， 学术出版、 交流朝着多样化、 快速 化和开放化等方向发展， 除传统的学术期刊之外， 预 印本系统、 开放期刊、 机构库等都成为了学者发布、
文 献 学
数 字 科 研 时 代 的 引文 分析
基于被引频次分析的实证研究 口董文鸳
摘要 从期刊被引频次的角度出发， 采取实证研究的方法， 选择 国际权威的引文数据库 Ｗｅ ｂ ｆｓ ｏ ｃｉ ｅ ｃｅ ｎ 和著名的搜索引擎Ｇ ｏｇ ｌ ｅ ｃｈ ｓ ｏｌ ａ ｒ ， 以《 美国信息科学和技术学会杂志》 为文献源进行 相关分析， 得出在数字科研时代引文分析有必要采取多个引文分析工具， 使得引文分析能跟上时 代发展步伐的结论。 关键词 引文分析 被引频次 Ｗｅ ｂｏ ｆ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ ｓ ｃ ｈ ｏ ｌ ａ ｒ 实证研究
基于期刊共引分析法的学科关系知识图谱的实证研究
ｄ ｓｉ ｌ ｅ ， ａ ａ ｚ ｅ ｒｌｔ ｎ ｈｐ ｂ ｔ ｅ ｎ ｃ ｎ ｓ ｇｉｕ ｔｒｌｈ ｓ ｒ ｄ ｉ ｅｇ ｂ ｒ ｇ ｄｓ ｉｌ ｅ ， ｐ ｏ ｉ ｅ ｐ ｃｆ ａ ｅ ｉｅｐｉ ｓ ｎ ｙ ｄ ｔ ｅａ ｏ ｓ ｗ ｅ ｈ ｅ ｅ ａ ｒ ｌ ａ ｉｔ ｙ ａ ｔ ｎ ｉｈ ｏ ｉ ｉ ｐｉ ｓ ｎ ｌ ｈ ｉ ｉ ｅ ｉ ｃ ｕ ｏ ｎ ｓ ｎ ｃ ｎ ｒｖｄ ｄ ｓ ｅ ｉｃ ｃ ｓ ｓ ｉ
理 论 探 索 ・
基 于期刊 共 引分 析法 的学科 关系知识 图谱 的实证研 究
秦长江
（ 河南科 技 大学经 济管 理学 院 ，河南 洛 阳 ４ １０ ） ７０ ３
（ 摘 要］’ 文基 于期刊 共引分析 法，利用社会网络分析和 Ｐｊｋ 本 ａ 软件 ，构建 中国农史学科与相邻 学科 关 系知识 图谱 ，分析 ｅ
Ｔ ｅＥ ｉ ｃｌ ｅｅｒｈｏ ｅＫｎ ｗｌ ｇ ｍａｎ ｐＢ ｔ ｅｎＳ ｂｅｔ ｈ ｍｐｒ ａ ｓａｃ ｆ ｈ ｏ ｅ ｅＤｏ ｉｓＭａ ｅｗ ｅ ｕ ｊｃ ｉ Ｒ ｔ ｄ
Ｒｅａ ｉｎ ｈ ｐ Ｂａ ｅ ｎ Ｊ ｕ ｎ ｌＣｏ— ｃｔ ｔ ｎ Ａｎ ｙ ｉ Ｍ ｅｈ ｄ ｌｔ ｓ ｉ ｓ ｄ ｏ ｏ ｒ ａ ｏ — ｉ ｉ ａ ｓ ｔｏ ａ ｏ ｌ ｓ
共被引分析
共被引分析以《共被引分析》为标题，写一篇3000字的中文文章近年来，学术界对“共被引”研究的兴趣越来越浓，引起了学者们的广泛关注。
所谓“共被引”，是指某一篇文章被不同作者联合引用，或者某一位作者被多次引用，这种跨领域联合引用或者作者之间的交叉引用，都可以称之为共被引。
共被引可以更好地反映学术界的研究方向和学术的交叉发展，进而绘制出一副完整的学术知识网络，从而对学术界有深刻的理解。
共被引分析主要是指利用共被引信息进行分析，并从中提取出更丰富的学术知识。
“共被引”分析，包括多维度的深度分析，可以从被引文章的出版期刊、被引作者的机构、多次被引的论文的发表等多维度深度评价，可以进一步研究出历史上、对某一领域影响最大的作者，以及最受欢迎的出版期刊，以及当前学术界的研究趋势等信息。
另一方面，利用这些信息，可以进一步分析出引起新颖结论的文献和促进研究的文献，有助于学者们更好地研究自己所关注的领域。
共被引分析可以利用各种数据挖掘工具，对被引文献、被引作者和被引期刊进行分析，以及提出有效的学术知识，如提取引起某一领域最大影响的作者和期刊，探究学术发展与现实社会因素的关系等。
同时，通过共被引分析，还可以识别出多篇论文之间的文献关联性，甚至可以发现论文彼此之间的联系，以及不同领域之间的交叉研究，以及研究热点的变化等。
共被引分析的结果可以为学术研究者提供多方位的信息，如识别出影响深远的作者，学术界联系极其密切的研究组，联系紧密的研究方向等，从而能够更好地识别出近几年比较重要的研究方向，以及未来的研究热点。
此外，也可以根据分析结果，识别出不同学者之间的合作关系，从而有助于更好地进行学术研究，汇聚学术精力，有效地提高科学技术的发展水平。
总之，共被引分析可以有效地提高学术界对某些研究领域的了解，把握学术发展趋势，从而有效地推动科学技术的发展。
尽管“共被引”分析是一种较新的学术研究方式，但在未来，必将获得更多的应用，从而为学术研究和发展做出更大的贡献。
基于R-Grams的文本聚类方法
基于R-Grams的文本聚类方法王贤明;谷琼;胡智文【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2015(35)11【摘要】针对传统文本聚类中存在着聚类准确率和召回率难以平衡等问题,提出了一种基于R-Grams文本相似度计算方法的文本聚类方法.该方法首先通过将待聚类文档降序排列,其次采用R-Grams文本相似度算法计算文本之间的相似度并根据相似度实现各聚类标志文档的确定并完成初始聚类,最后通过对初始聚类结果进行聚类合并完成最终聚类.实验结果表明:聚类结果可以通过聚类阈值灵活调整以适应不同的需求,最佳聚类阈值为15左右.随着聚类阈值的增大,各聚类准确率增大,召回率呈现先增后降的趋势.此外,该聚类方法避免了大量的分词、特征提取等繁琐处理,实现简单.【总页数】5页(P3130-3134)【作者】王贤明;谷琼;胡智文【作者单位】温州大学瓯江学院,浙江温州325035;温州信息化研究中心,浙江温州325035;湖北文理学院数学与计算机科学学院,湖北襄阳441053;西南大学逻辑与智能研究中心,重庆400715;浙江传媒学院新媒体学院,杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于句法结构分析的中文文本聚类方法研究 [J], 尹积栋;谢茶花;彭崧;刘红;曾昭虎2.基于文本挖掘的自动非负矩阵分解的层次聚类方法 [J], 张文硕;许艳春;谢术芳3.基于知识图谱词义消歧的文本聚类方法 [J], 张延星; 王广祥; 朱志芸; 张蝶依4.基于知识图谱词义消歧的文本聚类方法 [J], 张延星; 王广祥; 朱志芸; 张蝶依5.一种基于t-分布随机近邻嵌入的文本聚类方法 [J], 徐秀芳;徐森;花小朋;徐静;皋军;安晶因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
超星尔雅《尊重学术道德、遵守学术规范》考试答案解析
2019 年尔雅《尊重学术道德-遵守学术规范方案》考试答案参考一、单选题（题数： 40，共 40.0 分）1 下列哪种方式不属于学术成果的呈现方式？（）（1.0 分） 1.0 分A、科学技术报告B、会议论文C、查新报告D、学位论文正确答案： C 我的答案： C2（）是指为进行某项科学研究而开展的全面的信息检索和信息利用的活动。
（ 1.0 分）1.0 分A、田野调查B、文献综述C、文献调研D、调查说明正确答案： C 我的答案： C3 以下是一条什么类型文献的著录格式？（）[2] 刘仁文 .研究生论文抄袭现象值得重视[EB/OL].[2014-7-22]/oldnews_653/20060615/t20060615_183753.shtml. （ 1. 0分） 1.0 分A、学位论文B、期刊C、电子文献D、专著正确答案： C 我的答案： C4 下面的参考文献中关于作者的著录哪个格式是对的：（ 1.0 分） 1.0 分[M]. 北京 :科学出版社,1988. B、蒋有绪,郭泉水 ,马娟 ,等 .中国森林群落分类及其群落学特征[M]. 北京 :科学出版社,1988.C、蒋有绪,等 .中国森林群落分类及其群落学特征[M]. 北京 :科学出版社,1988.D、蒋有绪 ,郭泉水 ,马娟 ,et al.中国森林群落分类及其群落学特征正确答案： B 我的答案： B [M]. 北京 :科学出版社,1988.5 以下是一条什么类型文献的著录格式？（）[1] 李德华.学术规范与科技论文写作[M]. 成都 :电子科技大学出版社 ,2010.（ 1.0 分）1.0分A、学位论文B、期刊C、电子文献D、专著正确答案： D 我的答案： D6 下列哪个序次语或编号后搭配的符号是错误的？（）（ 1.0 分） 1.0 分A、首先，B、一、C、1、D、1.1.1正确答案： C 我的答案： C7 学生有学术不端行为的，应当给予（）处分。
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1998[ 5] )。 此外 , Marion等人 (2006)[ 15] 通过共被 引分析 、聚类分析 、多维尺度分析等方法对信息系
统领域的 100种期刊进行了研究 , 考察了该领域 的学科结构和研究主题 。 国内研究方面 , 金碧辉 和 Leydesdorff等学 者 (2005)[ 16] 利用 Leydesdorff 开发的 WINNSF2软件 , 结合 SPSS自动生成由期 刊引文关系构成的矩阵表 , 分析国内期刊与国外 期 刊 之 间 的 引 文 关 系 。 侯 海 燕 (2006[ 17] , 2008[ 18] )在其专著中采用二步法对科学计量学期 刊进行多维尺度分析和聚类分析 , 即首先选定种
SciSearch全 数 据 库检索
期刊 共 被 引 次 数 矩阵
优点 :涵盖整个数据库的共被引数据 。 缺点 :不同期刊的创刊年 、每年出版期数 、每期发 文量都不一 样 , 利用共被引次数矩阵分析存在较大误差 。
Leydesdorff, Cozzens(1993); Leydesdorff(2004, 2006)
处 , 不同期刊的创刊年份不一样 , 创刊早的期刊的 发文量大 , 被引用机会更多 。此外 , 不同期刊每年 的出版期数和每期发文量都不一样 , 出版期数多 和每期发文量大的期刊的被引用机会更多 。这样
第 5期
王贤文 , 刘则渊 :基于共被引率分析的期刊分类研究
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就会使得对期刊的评价不是站在同一起跑线上 , 数据误差导致较大的结果误差 。国内的学者 , 如 刘林青 、陈悦 、侯海燕等人则是通过基于有限数量 的论文的引文记录来获得期刊共被引次数矩阵 , 相对于 WebofScience极其 庞大的数据库而 言 , 选取的样本量非常有限 , 因此矩阵中的期刊共被 引次数要远小于真实值 , 并且他们分析的也是共 被引次数矩阵 , 存在与 McCain、Leydesdorff的方法 同样的问题 。
缺点 :(1)同 White, McCain; (2)检索工作量大 。
期刊 共 被 引 次 数 矩阵
优点 :检索工作量较小 。 缺点 :(1)同 White, McCain;
(2)基于有限数量论文的引文 , 数据误差较大 。
包括 McCain和 Leydesdorff的期刊聚类方法 都是通过检索 SciSearch、JCR数据库中的期刊共 被引次数 , 然后对共被引次数矩阵进行聚类分析 和社会网络分析 , 但是这种方法有一定的不足之
阵 , 其采用的方法与侯海燕的二步法相同 。
代表人物及作品
表 1 几种主要期刊分类方法的比较 Table1 Compareofmainmethodsofjournalsclassfication
数据来源
数据形式
方法评述
White, McCain(1998); McCain(1984, 1991, 1992)
本文的数据来源是 ThomsonReuters公司所 属的 WebofScience(WoS)数据库 , WoS是全球最 大 、覆盖学科最多的综合性学术信息资源 , 收录了 近万种世界权威的 、高影响力的学术期刊 , 内容涵 盖自然科学 、工程技术 、生物医学 、社会科学 、艺术 与人文等领域 。包括 著名的三大引文索 引 :《科 学引文索引 》(ScienceCitationIndex, SCI)、《社会 科学引文索引 》(SocialScienceCitationIndex, SSCI)、《艺术与人文科学引文索引 》(Arts＆ HumanitiesCitationIndex, A＆HCI)。 WebofScience中 的被引文献检索功能 (CitedReferenceSearch)提 供了被引作者 、被引文献 (著作 、论文和期刊 )的多 种引文检索途径 。 高级检索可以利用更多种类的 检索方式及布尔逻辑运算来实现更加精确的检索 。 1.2 研究方法
号 70773015, 起止时间为 2008年 1 月 -2010年 12月 );教育部高等学校博士学科点专项科研基金 (批准号 20070141059, 起止时间为 2008年 1月 -2010年 12月 )。 作者简介 :王贤文 (1982 -), 男 (汉 ), 湖南娄底人 , 大连理工大学博士研究生 , 亚利 桑那大学访问学 者 , 研究方向 :科 技管理 、科学计 量学 、信息可视化 。 刘则渊 ((1940 -), 男 (土家族 ), 湖北恩施人 , 教授 , 博士生导师 , 研究方向 :科学计量学 。
第 30卷 第 5期 2009年 9月
科 研 管 理 ScienceResearchManagement
文章编号 :1000 -2995(2009)05 -009 -0187
Vol.30, No.5 September, 2009
基于共被引率分析的期刊分类研究
王贤文 1, 2 , 刘则渊 1
提供向导等等 。 正因为学术规范中的引文反映了 在科学研究过程中科学家之间相互交流 、参照 、借 鉴 、继承科学成果的关系 , 所以它能够反映知识的 历史传承 、科学研究间的内在联系 , 也为我们提供 追踪知识流动的一种手段 , 即引文分析方法。 Small(1973)[ 2] 首次提出共被引的概念后 , 经过 White、McCain(1998)[ 5] 等人的进一步发展 , 已经 成为科学计量学中的一种主要方法 。学术期刊的 共被引关系强弱反映了期刊的亲疏远近关系 , 通 过共被引分析来挖掘学术期刊之间的关系并且进
析考察了不同期刊所代表的学科结构随着时间的
变化轨迹 。 以及利用 JCR数据库 (2001)中得到 的期刊引文矩 阵 , 通过双 边连接成分分 析 (Biconnectedcomponentanalysis)等方法 , 对 5748 种 期 刊 的 引 文 关 系 进 行 了 分 析 (Leydesdorff 2004)[ 10] 。 2006年 , 他研究了利用 JCR中期刊之 间的引 用关 系对 科学期 刊进 行分 类的问 题 (Leydesdorff, 2006)[ 11] 。 上述这些研究都是基于 期刊之间的引用与被引用关系来进行的 。
1 研究方法和数据来源
本文中提出的期刊分类方法主要分为以下几 步 :(1)通过 WebofScience中的被引文献检索功 能 (CitedReferenceSearch)检索期刊的共被引次 数矩阵 ;(2)计算期刊的共被引率矩阵 ;(3)对共 被引率矩阵利用社会网络分析和聚类方法对期刊 进行划分 。 1.1 WebofScience数据库
行期刊分类 , 考察学科的内部知识结构和联系情 况 , 并通过可视化技术用图谱的方式直观 、形象地 展示出来 , 这是本文需要研究的问题 。
关于期刊之间的引用研究 , 早在 1972年 , Narin(1972)[ 6] 等基于数学 、物理学 、化学 、生物学
收稿日期 :2008 -06 -19;修回日期 :2008 -10 -14. 基金项目 :国家自然科学基金重点项目 (批准号 70431001, 起止时间为 2005年 1月 -2008 年 12 月 );国家自然科 学基金项目 (批准
在此基础上 , 本文提 出基于 WebofScience 全库检索期刊共被引次数矩阵 , 并进一步计算共 被引率矩阵的方法 , 通过 从 WebofScience的整 个数据库中检索期刊的共被引次数 , 然后通过计 算共被引率可以部分消除前面提到的由于期刊创 刊年代 、每年发表期数 、每期发文量不同所带来的 数据误差问题 。
中图分类号 :G301 文献标识码 :A
引言
学术期刊是表现科学活动的重要载体 , 是科 学 家 们研 究 和学 术交 流 中最 重 要的 正 式渠 道 (McCain, 1991)[ 1] 。 在科学 文献体系 当中 , 文献 之间并不是孤立的 , 而是通过研究者的相互引用 产生联系 (Small, 1973)[ 2] , 这种相互引用即形成 了 引 文 。 关 于 引 文 动 机 的 研 究 方 面 , Merton (1957)[ 3] 指出 , 科学家通过引文感谢给他们带来 灵感和给予他们指导的人 , 即对开拓者表示尊重 和对有关著作给予荣誉 。 Garfield(1964)[ 4] 总结 了 15种文献被引用的原因 , 除了默顿提出的两点 之外 , 还包括提供背景阅读材料 、为自己的主张寻 求充分的论证 、对很少被标引或未被引证的文献
(1)期刊共被引率矩阵 。
假设在 WebofScience中检索到期刊 JA、JB的 总被引次数为 CAA和 CBB, 且 JA和 JB的共被引次数 为 CAB = CBA, 如表 2所示 。
表 2 两期刊的共被引次数矩阵 Table3 Co-citationmatrixbetweentwojournals
金碧辉 (2005)
刘 林 青 (2005 );陈 悦 (2006);侯海 燕 (2006);张 倩(2007)
JCR全数据 库 (光论文 , 提取引文矩阵
期刊 的 引 用 与 被 引用次 数 双 向 矩阵
优点 :(1)同 White, McCain; (2)引用与被引的双向关系 。
(1.大连理工大学 WISE实验室 , 辽宁 大连 116085; 2.亚利桑那大学 Eller管理学院 管理信息系统系 人工智能实验室 图森 85721, 美国 )
摘要 :本文利用 WebofScience中的 CitedReferenceSearch功能 , 在整 个数据库 中检索 期刊的 共被引 次数矩 阵 , 可以最大程度地保持数据的完整性 。 根据本文提出的 计算期刊共 被引率矩阵 的方法 , 通过将期 刊的共被 引情况标准化 , 可以减少数据误差 。 随后作者从 JCR的 4个学科中随 机选择若 干种期刊 , 对该方 法进行了实 证检验 , 聚类的结果与 JCR中的期刊学科分类完全一致 。 作者进一步以 SSCI收录的 78种管理学期刊为研究 对象 , 检索和计算期刊共被引率矩阵 , 利用社会网络分析工具 Netdraw进行网络 结构的分析 , 研究 管理学学科 的内部知识结构和知识 交流情况 。 关键词 :WebofScience;共被引率 ;期刊分类 ;管理学 ;社会网络分析