【摘 要】
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面向特定领域开展科技情报分析时,由于文献的集中与离散分布规律,难以有效构造全量文献集。那么多大规模的领域文献集是可靠的?这一问题在不同的情报分析任务场景下,有不同答案。本文综合考虑待分析领域大小、待分析对象(学科分类、国家、机构、关键词、引文、作者,及其各自共现关系)、待分析对象的Top值截取(如高频词)数量、结果是否考虑排序等常见的多种任务场景,设计相应的实验方案。以“人工智能”领域WoS(Web of Science)数据为例,开展多种规模的数据抽样,并计算得出抽样子文献集对全量文献集的拟合指标值为4
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院信息管理系,江苏省社会公共安全科技协同创新中心
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“面向知识创新服务的数据科学理论与方法研究”(16DZA224)。
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面向特定领域开展科技情报分析时,由于文献的集中与离散分布规律,难以有效构造全量文献集。那么多大规模的领域文献集是可靠的?这一问题在不同的情报分析任务场景下,有不同答案。本文综合考虑待分析领域大小、待分析对象(学科分类、国家、机构、关键词、引文、作者,及其各自共现关系)、待分析对象的Top值截取(如高频词)数量、结果是否考虑排序等常见的多种任务场景,设计相应的实验方案。以“人工智能”领域WoS(Web of Science)数据为例,开展多种规模的数据抽样,并计算得出抽样子文献集对全量文献集的拟合指标值为4
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