基于研究者发文序列的研究领域扩散
当前,随着数字图书馆技术的发展,大量文献数据为研究者进行科学研究提供了便利,但这些海量信息也给用户总结和理解文献数据带来了困难,为此,迫切需要智能化的方法来辅助研究者理解这些相关数据,特别是快速和准确地理解其所对应领域的发展和演化.针对这一问题,通过能够反映主题趋势的重要内容(如顶级的国际会议)对主题进行分析,利用基于传递闭包的动态贝叶斯网络构造模型,分析研究者在参加一个学术会议后的活动来研究领域的扩散,从而理解研究领域的变化.
数据挖掘、文献挖掘、研究领域扩散、发文序列
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TP31(计算技术、计算机技术)
青岛理工大学科研启动基金资助项目C2007-084
2008-07-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1424-1426,1430