典型文献
多维指标融合的主题突变检测研究
文献摘要：
突变词具有前瞻性和情报意义,研究主题突变可预测学科领域的研究前沿和研究热点.本文构建突变词检测多维指标体系,包括无序性、增长性、突变度三个突变特征指标,以及知识融合度指标和影响力度指标.基于无序性和增长性两个维度,运用K-means聚类出突现型关键词(突现词)、强突型关键词(强突词)、弱突型关键词(弱突词)三类突变词.结合各类突变词的突变度、知识融合度和影响力度,识别不同发展形态的突变词.结果表明,高突变度的突现词在初期能获得更多的关注,形成更大的影响力;知识融合度高的突变词具有较高的交叉融合广度和强度,未来更可能发展成为研究热点;影响力度高的突变词具有广泛的关注和一定的研究基础,未来有更高概率成为研究前沿.
文献关键词：
主题突变;突变检测;多指标融合;聚类分析
中图分类号：
作者姓名：
彭国超;孔泳欣;王玉文
作者机构：
中山大学信息管理学院,广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]彭国超;孔泳欣;王玉文-.多维指标融合的主题突变检测研究)[J].情报学报,2022(06):584-593
A类：
主题突变
B类：
突变检测,情报,预测学,学科领域,研究前沿,多维指标体系,长性,突变特征,特征指标,知识融合,融合度,means,突现词,发展形态,交叉融合,多指标融合
AB值：
0.26536
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