文献类型：期刊文章

作　　者：魏建香[1,2] 孙越泓[3] 苏新宁[1]

机构地区：[1]南京大学信息管理系,南京210093 [2]南京人口管理干部学院信息科学系,南京210042 [3]南京师范大学数学与计算机学院,南京210097

出　　处：《情报学报》

基　　金：国家社科基金青年自选项目（09CTQ022）; 江苏省“六大人才高峰”第六批资助项目（09-E-016）; 教育部人文社会科学重点研究基地2008年度重大项目（08JJD870225）

年　　份：2010

卷　　号：29

期　　号：6

起止页码：1066-1073

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSSCI、CSSCI2010_2011、INSPEC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：聚类分析是数据挖掘中的一项重要技术,通过聚类可以发现隐藏在海量数据背后的知识。本文提出了一种通过文献数据聚类分析来研究学科交叉的方法。首先提出了一种基于摘要词与关键词加权的相似度模型,使得文献之间的相似度更加精确。利用FCM算法对2005年CSSCI文献数据库中图书情报学的文献数据进行聚类,通过建立学科原子特征词的学科交叉表统计出图书馆学、情报学和文献学三个学科的研究热点及交叉点,以及图书情报学新的学科增长点,并对分析结果进行了检验,结果表明本文所提出的方法是科学的、切实可行的。

关 键 词：聚类分析 学科交叉  相似度 FCM

分 类 号：G301]