文献类型：期刊文章

作　　者：李树青[1] 徐侠[2] 钱钢[1] 韩伟[1]

机构地区：[1]南京财经大学信息工程学院信息管理与信息系统系,南京210046 [2]南京人口管理干部学院工商管理系,南京210042

出　　处：《情报学报》

基　　金：本文受国家自然科学基金项目“基于通用加权XML模型的个性化用户兴趣本体研究”（项目编号71103081）资助.

年　　份：2012

卷　　号：31

期　　号：7

起止页码：676-685

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSSCI、CSSCI2012_2013、INSPEC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：从海量的学术文献中自动发现有价值的高质量文献和研究点的时序演变路径是现代学术趋势分析领域的重要研究内容。本文探讨了一种将引文分析技术、语义本体技术和可视化展示技术进行有效结合的学术文献关键路径自动识别方法和可视化呈现方法，通过结合时间维度，它可以更好帮助学者用户发现有价值的高质量文献群及其相关联系。该方法主要建立在基于振荡算法的学术文献权值算法，和利用基于引文关键词加权共现技术的领域本体设计的引文链接权值算法之上，同时提供了完整的可视化展示界面。最后，文章对相关测试实验做了详细的说明。

关 键 词：本体 语义分析 引文分析 学术趋势  

分 类 号：TP271.8]