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科学知识图谱:工具、方法与应用

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作者王大阜

出版社人民邮电

ISBN9787115624420

出版时间2023-11

装帧其他

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定价79.8元

货号31888557

上书时间2024-06-07

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品相描述:全新
商品描述
作者简介
王大阜,中国矿业大学图书馆工程师,从事校园网数据中心和信息化的建设与运维工作十余年,在运维、软件开发以及网络安全管理等方面具有丰富的实践经验,并从事过“网页开发”“C#程序设计”两门课程的教学工作。研究方向包括科学知识图谱、机器学习及网络安全,已发表论文数篇,主持一项江苏省高校哲学社会科学研究项目,参与研究一项江苏省高校哲学社会科学研究项目,参与研究一项国家社会科学基金项目。

目录
目    录

第 1章  科学知识图谱概述1
1.1  知识图谱的概念1
1.1.1  科学知识图谱2
1.1.2  语义知识图谱3
1.2  科学知识图谱的研究方法6
1.3  科学知识图谱的研究意义7
1.3.1  学科分析研究7
1.3.2  科研合作网络分析8
1.3.3  学科建设评估9
1.4  科学知识图谱的绘制与解读流程10
1.5  科学知识图谱工具11
1.6  本章小结12
第 2章  数据采集与预处理13
2.1  数据库简介13
2.1.1  三大数据库13
2.1.2  OA数据库14
2.1.3  其他数据库15
2.2  数据采集15
2.2.1  CNKI数据采集16
2.2.2  CSSCI数据采集20
2.2.3  WOS数据采集22
2.3  数据预处理24
2.3.1  WOS题录格式说明25
2.3.2  数据预处理前期准备27
2.3.3  数据预处理操作28
2.3.4  数据转换存在的问题30
2.3.5  工具演示说明32
2.4  本章小结33
第3章  文献计量分析工具的应用34
3.1  文献计量分析理论方法34
3.1.1  引文分析34
3.1.2  共词分析37
3.2  CiteSpace38
3.2.1  CiteSpace简介38
3.2.2  CiteSpace概念模型38
3.2.3  下载与运行CiteSpace39
3.2.4  设置参数41
3.2.5  新建项目与可视化45
3.2.6  共词网络可视化视图47
3.2.7  科研合作网络图谱56
3.2.8  共被引网络59
3.2.9  保存图谱63
3.3  VOSviewer65
3.3.1  VOSviewer简介65
3.3.2  下载与运行VOSviewer66
3.3.3  知识单元合并及删除67
3.3.4  创建图谱67
3.3.5  可视化视图74
3.3.6  中文文献可视化图谱74
3.3.7  外文文献可视化图谱91
3.3.8  保存图谱97
3.4  HistCite99
3.4.1  HistCite简介99
3.4.2  下载与运行HistCite99
3.4.3  HistCite界面100
3.4.4  绘制引文时序图102
3.5  Bibliometrix104
3.5.1  Bibliometrix简介104
3.5.2  下载与运行Bibliometrix106
3.5.3  Bibliometrix的部分功能108
3.6  SATI112
3.6.1  SATI简介112
3.6.2  SATI的部分功能115
3.7  本章小结117
第4章  多元统计分析工具SPSS的应用119
4.1  多元统计分析理论方法119
4.1.1  因子分析119
4.1.2  聚类分析120
4.1.3  多维尺度分析121
4.1.4  战略坐标分析122
4.2  BICOMB123
4.2.1  BICOMB简介123
4.2.2  下载与运行BICOMB123
4.2.3  使用BICOMB124
4.3  SPSS130
4.3.1  SPSS简介130
4.3.2  SPSS距离分析的应用131
4.3.3  SPSS因子分析的应用134
4.3.4  SPSS聚类分析的应用140
4.3.5  SPSS多维尺度分析的应用144
4.3.6  战略坐标分析的应用146
4.4  本章小结149
第5章  社会网络分析工具UCINET的应用150
5.1  社会网络分析理论方法150
5.1.1  中心度151
5.1.2  凝聚子群155
5.1.3  网络密度156
5.2  UCINET156
5.2.1  UCINET简介156
5.2.2  数据输入/输出157
5.2.3  层次聚类158
5.2.4  中心度计算160
5.2.5  共词网络可视化图谱161
5.2.6  国内合作网络可视化图谱164
5.2.7  保存图谱169
5.3  本章小结170
第6章  LDA主题模型的应用171
6.1  NLP理论方法171
6.1.1  语料库171
6.1.2  分词172
6.1.3  特征工程173
6.1.4  文本表示方法173
6.1.5  LDA主题模型175
6.2  开源NLP工具包176
6.3  Python集成开发环境177
6.4  分词处理179
6.4.1  分词工具179
6.4.2  自定义词典180
6.5  词袋模型示例180
6.5.1  词频统计180
6.5.2  TF-IDF统计181
6.6  主题分析应用182
6.6.1  数据准备182
6.6.2  LDA主题模型的相关参数182
6.6.3  程序代码183
6.6.4  主题输出与可视化184
6.6.5  热点主题解读186
6.6.6  主题演化历程187
6.7  本章小结189

附录A  文献计量分析的常用术语190
附录B  基本科学指标191
附录C  知网题录数据格式转换代码192
附录D  CSSCI题录数据格式转换代码194

内容摘要
本书旨在讲述科学知识图谱中常用的工具及其应用。本书首先介绍知识图谱基础知识,智慧图书馆领域中文献题录数据的采集和预处理操作,然后介绍文献计量分析工具CiteSpace、VOSviewer、HistCite、Bibliometrix与SATI的应用,以及多元统计分析工具SPSS和社会网络分析工具UCINET的应用,最后阐述LDA(LatentDirichletAllocation,隐狄利克雷分配)主题模型的应用。
本书适合科研人员、科研管理者和科学知识图谱爱好者阅读。

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