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基于时间序列聚类的科研成果关键词分析方法
文献摘要：
鉴于传统方法对科研成果关键词研究存在较强主观影响和较少考虑时间因素等问题,提出基于时间序列聚类的科研成果关键词分析方法.该方法通过统计分析方法验证关键词出现顺序在一定程度上反映了关键词反映主题思想的重要性,将关键词的重要度转化为时间序列数据,分别从重要度的数值和趋势两个角度出发,使用动态时间弯曲方法度量关键词重要度时间序列数据之间的相似性,结合近邻传播方法对关键词时间序列数据之间的相似性矩阵进行聚类分析,实现科研成果的关键词分析研究.通过对某科研管理类重要期刊2008-2017年期间刊发的科研成果论文关键词研究发现:新方法不仅可以对科研成果中关键词的关注热度和趋势进行聚类划分,自适应地找到中心关键词作为相应类别的特征代表对象,还能为科研成果关键词的主题分析提供理论方法和决策支持.
文献关键词：
关键词分析;科研成果;时间序列;聚类分析;近邻传播
中图分类号：
作者姓名：
李海林;林春培
作者机构：
华侨大学工商管理学院,福建泉州 362021
文献出处：
引用格式：
[1]李海林;林春培-.基于时间序列聚类的科研成果关键词分析方法)[J].科研管理,2022(01):176-183
A类：
表对象
B类：
时间序列聚类,科研成果,关键词分析,关键词研究,观影,时间因素,统计分析方法,方法验证,主题思想,重要度,时间序列数据,从重,动态时间弯曲,法度,近邻传播,科研管理,管理类,刊发,热度,词作,主题分析,理论方法,决策支持
AB值：
0.300044
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