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摘要本文研究了关键词共现网络中的主题突变识别。首先介绍了当前学科领域发展研究的背景，然后介绍了相关理论以及国内外研究现状。随后提出了三种识别方法：基于关键词频次和中介中心性、基于关键词突变率、基于聚类分析，以CNKI数据库中收录的2005-2014年我国竞争情报领域核心期刊发表的文献进行实证研究，探讨主题突变的类型和突变原因，并总结分析了三个方法的优劣势，为今后基于关键词共现网络的主题突变识别方法提供参考依据。27015
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关键词 主题突变 共现网络 Citespace 聚类分析 中心性
毕业论文外文摘要
Title Recongnition and analysis of theme mutations in the keyword co-occurrence networks
Abstract
This paper studied the recognition of theme mutation in the keyword co-occurrence network. First, it introduced the current background, the related concept and its study status at home and abroad. Based on keyword frequency and centrality, based on keyword mutation rate, based on cluster analysis, theme mutation in the keywords co-occurrence network will be identified. Then, searching core journal articles about Competitive Intelligence on CNKI from 2005 to 2014 as experimental data for empirical research, it found types of theme mutation and its reasons. Finally, this paper summarized the advantages and disadvantages of the three methods, providing a reference for future study on the recognition of theme mutation in the keywords co-occurrence network.
Keywords theme mutation; co-occurrence network; CiteSpace; cluster analysis; betweenness centrality
目 次
1 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义及目的 1
1.3 研究内容 2
1.4 论文框架 2
2 国内外研究现状 4
2.1 共词分析 4
2.2 中心性 5
2.3 聚类分析 5
2.4 主题突变 6
2.5 竞争情报学科相关研究 7
3 研究工具与数据来源 8
3.1 研究工具：Citespace II 8
3.2 数据来源 8
4 基于关键词频次和中介中心性的主题突变识别 9
4.1 研究思路与研究方法 9
4.2 我国竞争情报学研究热点分析 9
4.3 主题突变分析 11
5 基于关键词突变率的主题突变识别 14
5.1 突变检测算法 14
5.2 高突变率关键词的分析 14
5.3 主题突变分析 15
6 基于聚类分析的主题突变识别 19
6.1 研究方法 19
6.2 我国竞争情报学研究文献聚类可视图分析 19
6.3 主题突变分析 21
7 三种主题突变识别方法结果及优劣势分析 25
7.1 识别结果总结 25
7.2 优劣势分析 27
结论 29
研究总结 29
不足与展望 29
致谢 31
参考文献 32
1 引言
1.1 研究背景
随着时代的发展，人们对于大量数据的渴望、对于科学知识的需求也在水涨船高，科学知识不断加速更新换代，如何在大数据时代这样的动态大环境中了解一个学科领域发展历程、现状和前景是当前学科研究面临的重大课题，也是广大想要涉足新学科领域研究人员的迫切需求。