k-means聚类算法的知识扩散对比研究——以图书情报学、管理学和经济学为例

摘要：

对某一具体创新知识的扩散分析,能挖掘出不同领域对该知识吸收运用的程度,为加速创新迭代指明方向.k-means聚类算法作为"数据挖掘十大经典算法"之一,在图书情报学及各领域得到广泛应用.文章以k-means为研究对象,首先通过绘制其扩散曲线,根据创新扩散理论,利用扩散广度、扩散强度、扩散延时来划分扩散阶段,进行时序分析.再基于共词聚类绘制不同扩散阶段的主题图.最后,将学科采纳知识的主题演变与发展路径相结合,具体分析不同学科对k-means吸收转化的发展情况,探究共性和特性,总结得到扩散指标与扩散趋势的变化关系.该研究对促进学科迭代创新和用理论指导实际研究,均具有指导意义.

关键词：k-means聚类算法、知识扩散、图书情报学、管理学、经济学、对比分析

所属期刊栏目：19

分类号：TP301;G350(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：10-15