一、《情报学报》2001年文献引文的时效性分析（论文文献综述）
田理[1]（2021）在《基于引文网络的前沿热点演进分析》文中提出
徐璐,李长玲,荣国阳[2]（2021）在《期刊的跨学科引用对跨学科知识输出的影响研究——以图书情报领域为例》文中指出[目的/意义]探讨期刊的跨学科引用对跨学科知识输出的影响,一方面有利于促进学科之间的知识流动,另一方面分析期刊在跨学科交流中的作用。[方法/过程]用参考文献多样性指数（RDI）测度期刊的跨学科引用;以篇均被引频次表示期刊跨学科知识输出强度（IK）,以基于普赖斯指数的被引及时性指标（Ai）与基于平均时间的被引速度指数（ASi）共同表示期刊跨学科知识输出时效性（TL）,以引证文献多样性指数（CDI）表示期刊知识输出跨学科性,从输出强度、时效性、跨科学性三个维度分析跨学科引用对跨学科知识输出的影响。[结果/结论]以图书情报学18种CSSCI期刊数据为样本,研究发现:跨学科引用有助于拓宽知识输出的学科范围,提高本学科在其他学科内的影响力,但不利于及时进行跨学科知识输出。
高彩娇[3]（2021）在《基于引文和链接分析的作者学术影响力评价研究》文中进行了进一步梳理作者是科研成果产出的源动力,承担着继承、传播和创造科学文化知识的主要责任。随着科学研究的不断深入发展,作者之间的学术交流日益密切。在科学知识交流与传播过程中,作者的学术成果对其他科研人员的思想、行为产生改变的作用力称为作者的学术影响力。作者学术影响力不仅代表作者个体的学术水平和科研实力,同时体现了作者所在科研单位的学术声望和学科实力,识别高影响力作者可为资金分配、人才引进等提供重要的决策参考。高学术影响力作者的识别问题,归根到底就是作者的学术影响力评价问题。通过调研作者学术影响力评价相关文献发现,已有研究大多未区分作者每篇论文的实际利用程度,同时,关于被引频次分布特征、施引作者差异性方面对作者学术影响力评价的研究也较少。本研究在已有研究的基础上,设计了时间-加权被引频次、被引均衡性、被引质量相结合的综合评价指标,给出作者学术影响力评价的有效方法。本文研究内容共分为五个章节:第1章主要介绍了作者学术影响力评价的研究背景与研究意义,整理国内外基于引文分析和链接分析的作者学术影响力评价相关研究成果并述评,介绍了本文的研究方法与研究工具,提出本文研究的主要内容、研究思路以及创新之处。第2章主要总结了作者学术影响力评价相关的理论和方法,为本研究奠定理论基础。第3章构建基于引文和链接分析的作者学术影响力评价指标。首先参考四象限法则,依据发文时间（论文年龄）和被引频次（利用程度）将作者的论文分成热门论文、经典论文、潜力论文和普通论文四种类型,区分作者每篇论文的学术价值,提出时间-加权被引频次指标（Cited-Time,简称C-T）。其次,以改进的泰尔指数表征作者被引频次分布的均衡性特征,提出被引均衡性指标（Cited-Balance,简称C-B）。再其次,利用Page Rank算法从施引作者的学术地位揭示作者论文的被引质量,反映作者在引文网络中的影响力。最后,通过GRA方法,构建基于引文和链接分析的作者学术影响力综合评价指标——R指数（Relevance Index,简称R指数）。第4章对图书情报学领域78位作者进行实证研究,发现:C-T指标能够精准定位作者的高影响力论文,反映优质论文对作者学术影响力的贡献;C-B指标考虑到作者被引分布的均衡性特征,在作者被引频次相同或相近的情况下,被引频次分布越均衡,作者学术水平越稳定;Page Rank指标从施引作者重要性的角度揭示作者论文的被引质量,施引作者的学术地位越高,作者的学术影响力也越高;R指数与H指数、总被引频次等指标都具有显着的正相关关系,但R指数的评价视角更全面。本文在前人研究的基础上,分别从引文分析和链接分析两个方面开展作者学术影响力的评价研究,提出C-T、C-B指标,以Page Rank指标揭示作者的被引质量,最后利用灰色关联分析法综合三项指标,构建作者学术影响力评价指标R指数,在此基础上,对R指数评价的科学性、合理性进行实证研究,进一步丰富和完善作者学术影响力评价体系。
韦雅楠[4]（2020）在《信息生态视角下企业与用户的新媒体信息交互研究》文中研究表明企业在国民经济发展中发挥重要作用,“智能+”与全媒体奏响中国新媒体发展的序曲,越来越多的企业关注数据经济,利用各种新媒体平台与用户进行信息交互。如何把握新媒体发展契机,提升企业与用户的信息交互效果,促进信息交互生态系统平衡,提高企业核心竞争优势成为企业发展的重要任务。本文在国内外相关文献梳理基础上,基于信息生态理论,构建了新媒体环境下企业与用户信息交互机理模型,进而提出了新媒体环境下企业与用户信息交互研究模型,系统地分析了企业与用户基于新媒体平台进行信息交互的特征、影响因素、评价指标体系、交互模式和引导策略,研究结论能够指引企业利用新媒体平台加强用户信息交互,提高客户关系维护效果,最终提升企业核心竞争力。本文基于信息生态理论,综合运用文献分析、实证分析、社会网络分析和案例分析等研究方法,剖析新媒体环境下企业与用户信息交互的机理、特征、影响因素、效果评价等理论问题。核心章节主要由六部分组成,第三章基于信息生态系统理论,深入分析新媒体环境下企业与用户信息交互机理,是全文的核心理论框架;第四章基于信息人因子理论,探究新媒体环境下企业与用户信息交互特征;第五章和第六章基于信息生态系统理论,构建新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素和评价指标体系;第七章从信息生态实践应用视角,总结归纳了三大新媒体环境下的企业与用户信息交互模式,并针对典型企业新媒体信息交互平台案例进行深入对比分析。研究逻辑上,第三章为理论核心框架,第四章至第六章在理论研究上承前启后、逐步深入。第七章是信息生态视角下,企业与用户新媒体信息交互的实践层面理论归纳及演绎,为第八章提供支撑。第八章基于理论层面和实践层面研究成果,提出新媒体环境下企业与用户信息交互对策,是本文实践研究的最终落脚点。第三章基于信息生态系统理论,深入分析新媒体环境下企业与用户信息交互机理,构建新媒体环境下企业与用户信息交互机理模型,进而提出了新媒体环境下企业与用户信息交互研究模型。首先,展开企业和用户新媒体信息交互动机分析,构建新媒体环境下企业与用户信息交互动机模型;其次,从系统观视角出发,探究企业与用户在新媒体环境下进行信息交互的生态系统结构,具体包括企业与用户信息交互生态因子、生态链和生态位。接着,剖析了信息交互主体、客体、环境和技术等四大生态要素,构建了新媒体环境下企业与用户信息交互生态要素模型;最后,在上述研究工作基础上,构建新媒体环境下企业与用户信息交互机理框架模型,提出新媒体环境下企业与用户信息交互研究模型,为后续研究建立了坚实的理论基础。第四章基于信息人因子理论,在SICAS模型改进基础上,构建新媒体环境下企业与用户信息交互特征模型,采用社会网络分析和语义分析方法,展开新媒体环境下企业与用户信息交互特征研究。研究过程中,采用点度中心性指标分析信息交互中的转发与被转发行为、采用中间中心度指标分析关注与被关注行为、采用接近中心度指标分析评论与被评论行为、采用特征向量中心度指标分析信息互动行为的凝聚性、采用语义关键词词频分析信息互动词频、采用五大特征属性指标呈现新媒体环境下企业与用户信息交互的行为特征。研究结果表明,所构建模型能够对信息交互特征进行系统分析,新媒体环境下企业与用户信息交互更及时、交互效果更好、用户满意度更高。本章为第五章影响因素研究提供了理论积淀。第五章基于信息生态系统理论及沉浸理论,在信息系统成功模型基础上,构建新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素模型,在详实的问卷调查基础上,采用结构方程对影响因素模型进行验证。研究结果表明,用户个体认知、新媒体信息质量、新媒体服务质量、沉浸体验、新媒体平台质量对信息交互满意度有正向影响,用户新媒体信息交互满意度对信息交互行为有正向影响。按照影响程度由大到小依次为新媒体信息质量、用户个体认知、沉浸体验、新媒体服务质量和新媒体平台质量。本章有力支撑了第六章评价指标体系的构建。第六章基于信息生态理论,从信息技术、信息、信息环境、信息人四因子维度,构建了新媒体环境下企业与用户信息交互效果评价指标体系,采用层次分析与模糊综合评价法确定指标权重。具体来说,基于信息人因子,构建信息交互内容安全性、用户参与性2个一级指标。基于信息因子,构建信息交互有用性、信息交互内容时效性2个一级指标。基于信息环境因子,构建信息交互服务性1个一级指标。基于信息技术因子,构建新媒体平台稳定性1个一级指标。研究结果表明,用户参与性、信息交互有用性、信息交互内容时效性是评价信息交互效果的主要指标。本章第八章对策研究提供指引。第七章基于信息生态系统理论,从实践层面归纳总结新媒体环境下企业与用户信息交互模式,并选择典型企业案例进行了分析。研究过程中,基于信息人视角,分析用户生成内容的交互模式,基于信息技术视角,分析“智能+”信息技术交互模式,基于信息环境,视角分析“线上+线下”信息交互模式。结合典型企业信息交互模式案例,探究不同信息生态位交互模式的特点。分析了抖音短视频用户生成内容交互模式、百度“智能+”交互模式、海尔“线上+线下”交互模式,并对这三种模式进行对比分析。本章为第八章提供实践层面的指引。第八章基于本文理论和实践研究成果,提出新媒体环境下企业与用户信息交互行为引导对策。首先,基于信息人视角,提出新媒体环境下企业信息管理综合水平提升策略,新媒体环境下用户信息综合素养建设策略。其次,基于信息技术视角,提出企业新媒体应用水平和系统质量优化策略,企业综合信息技术服务水平提升策略。最后,基于信息环境视角,提出新媒体环境下企业与用户信息交互服务水平建设策略,新媒体环境下的企业数字经济和信息消费升级对策。本文在理论层面,基于信息生态理论,系统研究了企业与用户新媒体信息交互理论体系。深化了信息生态理论在新媒体信息交互领域的应用,探索了企业和用户新媒体信息交互的特征和规律,明晰了企业和用户新媒体信息交互影响因素,提出了企业和用户新媒体信息交互体系,为企业如何充分利用新媒体工具同用户进行生态和谐的信息交互提供理论指引;在实践层面,突破理论迷雾,归纳了企业和用户进行新媒体信息交互的模式,为企业和用户如何利用新媒体工具进行生态和谐的信息交互提供了实践指引,同时从策略层面给出了基于生态因子的行动方针。在未来的研究中,本文将囊括更多的样本数据,增强研究结论的普适性。同时,将进一步基于信息生态理论及本文理论研究成果,构建新媒体环境下企业与用户信息交互行为演化模型,并展开实证研究,以推动本文研究成果在实践层面的深入应用。
张慧（Helena H Zhang）[5]（2020）在《优质论文之计量特征及学科差异研究》文中研究指明测评学术论文的质量和数量是两种完全不同的价值取向,二者无法相互替代。对学术论文的质量评价是一种质性判断,属于定性评价,理应通过同行评议来进行,但在同行评议实行过程中出现了诸如评审人员主观因素和人际因素影响、评审过程缺乏客观有效性且效率低下等问题,限制了同行评议的进一步发展。对学术论文的数量评价则属于定量分析,这方面的研究主要运用引文分析方法,其中最重要的实践则为科研评估工作。定量化的研究可以摆脱定性评价中人为因素及社会环境的影响,但在实践过程中也不可避免地受制于量化测度的选择以至过度依赖甚或滥用,且部分造成了学术工作中不端行为的产生。为打破科研评价中片面、过度、扭曲依赖SCI相关指标的局面,教育部和科技部于2020年2月20日印发了《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用,树立正确评价导向的若干意见》的文件,此文件的发布积极推动了定性与定量相结合的综合评价研究。基于以上背景,并结合相关研究,本文研究尝试综合考虑学术论文质与量的测评,基本研究思路为在预先保证学术论文品质的前提下,选取优质论文数据集对其量化特征以及学科间差异进行探究。出于此目的,本文将研究聚焦于诺贝尔奖获奖者的论文集上,优质论文包含两部分,分别为诺贝尔奖获奖者的关键论文和关键论文集,关键论文用于优质论文计量特征的挖掘及学科适用性的探讨,关键论文集则用于更大范围优质论文集上计量特征在不同学科之间的差异比较。研究所涉及学科包括诺贝尔奖物理学、化学、生物医学和经济学。本文最具特色研究为方法论部分构建的优质论文中的两种特殊计量模式——“天鹅群”模式和“伴随睡美人”模式,并在不同优质论文数据集中对这两个模式进行了实证探索,主要结论为:（1）“天鹅群”模式在诺贝尔奖四个学科优质论文中均可适用,且所占比例最低在30%左右,在关键论文中整体占比要高于关键论文集。同“睡美人”模型,“天鹅群”模式也是聚焦于人类科学历史上重要发现的计量模式的研究,且存在比例远高于“睡美人”;（2）依据“天鹅群”指数可将“天鹅群”模式分为三种类型,在各学科关键论文集中,“类型2”的“天鹅群”实例占比最多,其次为“类型3”,在各学科关键论文中的此结果略有差异;（3）在诺贝尔奖四个学科中,“伴随睡美人”模式在经济学和物理学中出现比例较高,化学和生物医学中则相对很低,且“伴随睡美人”实例中存在“获奖者聚集”现象。（4）区别于单纯定量挖掘“睡美人”文献的研究,“伴随睡美人”模式可作为一种综合论文质与量测评的挖掘“睡美人”文献的方法加以应用;（5）随优质论文数据集扩大,其论文品质有所下降,即关键论文集论文品质不如关键论文优质。研究结果表明,在降低论文品质之后“天鹅群”模式和“伴随睡美人”模式比例也有所下降。本文研究为综合论文质与量测评研究的初步探索,且研究思路有别于已有相关研究的思路,希望本文内容的探索可为相关研究提供启发,本文挖掘的优质论文计量特征可为未来定量化评价论文品质的相关研究及科研评估工作提供参考。
李军莲[6]（2020）在《基于共被引耦合与LDA模型的研究前沿识别方法优化研究》文中研究说明研究前沿（Research Front）是科学研究中最新、最具前瞻性和引领性的研究方向,其作为科技创新的突破口和新生长点,备受关注,尤其是在《国家创新驱动发展战略纲要》全面实施以来。面对科技创新发展新趋势,研究如何及早、准确识别研究前沿,预测未来方向和重点,对更好服务国家科技宏观决策、合理配置科技资源、帮助科研工作者及时把握科学研究动态,均具有重要意义。当前,研究前沿识别主要有基于引用、基于内容以及二者结合的方法体系。相对而言,以引用分析为基础辅以内容分析的混合识别方法是现阶段研究前沿识别研究的热点,较常见的是将共被引分析、引文耦合与文本内容分析相结合,但结合主要聚焦在文献聚类与类簇描述层面,在聚类基础即信息域上并没有扩展,在内容语义分析方面还较浅表,识别出的研究前沿的“前瞻价值”和“学术准确性”常被质疑。鉴于此,为了更吻合科学家专业视野中的“研究前沿”,本文尝试从识别信息域（聚类基础）和识别语义深度两个层面对引用-内容相结合的研究前沿识别方法进行优化,基于多种学术引用关系研究构建更新颖、更高学术关联、更好覆盖度的研究前沿域,利用LDA主题模型从文本内容语义层面直接进行研究前沿识别,全面拓展深化引用-内容结合方法的信息域与语义深度,切实提高研究前沿识别的新颖性与准确性。本文综合采用文献调研、归纳分析、文献计量、文本挖掘、实证、专家咨询与评价、对比研究等方法,重点围绕科学研究前沿识别相关理论方法、共被引耦合-LDA法的设计、分析实验及效果评价开展研究。通过理论与实证研究,主要研究结果如下:（1）理论研究方面:基于对研究前沿概念发展演化的深入分析,归纳界定了其内涵特征:研究前沿是一组能够引领学科发展并在领域内具有较高活跃度、较高学术关注度的最新研究主题,活跃性、新颖性和关注度是其最基本的特征表现。（2）方法研究方面:从研究前沿信息域构建、基于PhraseLDA的主题抽取、基于“引用-内容”的研究前沿识别三方面展开。首先,研究提出了从学术引用维度、利用多种学术引用关系构建具有更好识别价值的研究前沿信息域的原则、思路和过程,籍此界定全新的“研究前沿信息域”;其次,研究设计了采用PhraseLDA模型进行研究主题抽取的具体方法和流程,包括抽取前的语料库构建、抽取过程中的参数设置等关键环节;第三,基于研究前沿“活跃性”、“新颖性”和“关注度”,设计构建了综合文献主题与引用特征的复合研究前沿识别指标——研究前沿量值。（3）试验研究方面:选取免疫学领域对新提出的研究前沿识别方法进行分析试验,依据“研究前沿量值”并结合专家评价,最终识别出26个免疫学研究前沿主题,研究前沿主题识别准确率达86.7%;研究前沿主题的平均发表年均值为2017.6,新颖度比经典的共被引分析法（2016.3）有较大提高。本文的主要结论与创新:一是提出可实现引用-内容深度结合的研究前沿识别方法——“共被引耦合-LDA法”,有效拓展深化了混合方法的聚类基础和语义深度,不仅提高了研究前沿识别的前瞻性,同时提高了内容语义识别的准确性,识别结果直接以主题短语形式呈现,易于理解:二是设计构建了结合文献“引用-内容”特征的复合型研究前沿识别指标——研究前沿量值。该指标在主题模型框架下量化研究前沿的基本特征,包括“主题活跃度”、“主题新颖度”和“主题影响度”三个分项指标。相对单一指标而言,研究前沿量值结合各分项指标,不仅能综合反映研究主题的前沿程度,且能体现主题在活跃性、新颖性和关注度方面的具体表现,有利于提高研究前沿识别的准确性。本文提出的“共被引耦合-LDA法”,将研究前沿识别过程与具体呈现过程结合起来,能够直接高效处理大规模学术语料,为大数据时代科学识别研究前沿提供了新思路和方法借鉴,不仅在方法论上优化了相关情报分析方法,而且在实践上提供了一个较为准确地把握科技前沿动态的新视角。本论文包括图27幅,表21个,附录4个。
刘畅[7]（2020）在《中国社科期刊社交媒体影响力研究》文中研究指明学术期刊作为学术成果展示的重要载体,其学术影响力的大小影响着研究成果的权威性。随着社交媒体出现,学术期刊纷纷在社交媒体上开设账号,用户阅读方式发生了改变,移动阅读填补了人们的碎片化时间,以往基于传统介质的成熟的学术期刊学术影响力的评价体系已经不能全面反映学术期刊的影响力,学者们必须修正既往的学术影响力评价体系。近年来Altmetrics（替代计量学）成为衡量期刊在社交媒体上的影响力重要研究取向。本文借鉴Altmetrics研究范式,选择了我国两个最具代表的社交媒体平台—微信公众号和微博,对我国社科类学术期刊在社交媒体上的影响力进行分析。研究对象为《世界学术期刊学术影响力指数（WAJCI）年报》（2018）中我国的社科类Q1区、Q2区共165种期刊,主要解决两个问题:（1）社科类学术期刊的学术影响力指数（WAJCI）与微信指数（WCI）是否相关?与微博指数（BCI）是否相关?（2）社科类学术期刊在社交媒体上的影响力对其学术期刊影响力是否产生影响?产生何种程度的影响?通过相关性分析和回归分析得出如下结论与启示:（1）社科类期刊的微博平台对其学术影响力不相关,与社科类期刊普遍不重视微博的运营现象一致,也与微博对人际关系的集中度较差有关。（2）社科类学术期刊的微信公众平台影响力对学术影响力产生影响,其指标除篇均阅读量外其余可以作为期刊影响力评价体系的补充,微信公众号运营的越好,其对期刊的学术影响力作用越大。（3）根据社科类期刊在社交媒体上的运营现状,将运营情况良好的期刊账号与运营情况较差的期刊账号做对比研究,提出提升我国社科类学术期在社交媒体的影响力的几项措施:加强服务功能,提高服务性;加强优质论文再加工,提高可读性;加强论文的优先出版,提高时效性。
刘佳雨[8]（2020）在《开放获取现状及其优势研究 ——以国内LIS期刊为例》文中研究表明近年来,各大期刊出版商数据库资源不断涨价与重复收费,给科研院所和学术研究者都带去了诸多不便,而开放获取运动的兴起,在一定程度上清除了学者们传播知识的阻碍,提高了学术交流的效率,因此开放获取运动近十几年来一直蓬勃发展。2020年是开放获取运动的重要之年,各国的OA运动正如火如荼展开,欧盟称将在2020年实现所有科研论文的开放获取,以提升科技竞争力。开放获取在2020年中国科研学者面对新冠病毒的疫情研究时,也展现了它的优势,中国知网发出了开展“新型冠状病毒感染的肺炎”学术论文OA出版的倡议,随后,许多学术平台也都发出类似提议,将关于新冠病毒相关的最新论文OA出版,极大缩短出版周期,提升论文观点传播与在实践中应用的效率,为战胜疫情助力。其实,我国的开放获取起步较晚,各个学术机构、不同科研领域在开放获取方面的发展并不平衡,对开放获取的认识也不全面深入。因此,对目前我国学术期刊开放获取的程度进行量化是有必要的,对开放获取在引用与传播优势上的研究也需要更深入。本文以图书馆、情报与文献学（LIS）期刊为例进行开放获取现状与其在指数评价和知识传播中的优势研究,以期为其他领域的OA研究与开放获取政策制定提供理论参考。本文首先对LIS专业中国社会科学引文索引（CSSCI）来源的20本期刊的开放获取状况进行调查。再将期刊分为OA与非OA期刊两类,分别在创刊至今、长期和年度三种时间视窗下比较不同OA状态的期刊指数的变化与趋势,研究OA期刊在评价指标上是否具有优势以及优势是否持续。其次,对LIS专业CSSCI收录的混合开放获取进行研究。以混合OA期刊《图书情报工作》为例,以其十年间刊载的论文为对象,“月”为时间单位,从更细粒度的研究对象和单位来对比OA论文与非OA论文的整体引用与首次被引用情况。同时,从更细粒度的时间范围来分析论文发表之后的前三年中OA论文在“起步”时期的优势。接着,对我国绿色开放获取的建设现状进行分析与评价,以LIS领域选取的20本期刊中抽样得到的2010-2019年发表的8332篇学术论文在国家哲学社会科学学术期刊数据库、中国科学院文献情报中心机构知识库、爱学术平台的收录情况为基础,对目前绿色OA平台建设的现状与不足进行分析;同时,对LIS专业的198位学者的个人主页及个人网站进行检索,以研究绿色OA中从个人网站获取学术成果的情况。最后,本文提出将社会网络分析方法引入期刊开放获取和知识传播研究中,绘制所选20本期刊的知识传播网络图,运用UCINET软件,对这些期刊的知识传播模式进行分析,将期刊进行分类与排名,探究OA在知识交流中的作用。并且根据LIS期刊在知识传播中形成的子群进行分析,为期刊的发展提供建议。
刘冬东[9]（2020）在《新兴交叉主题识别与引文扩散影响研究 ——以计算生物学领域为例》文中研究说明由于现实科学问题复杂性的凸显和传统基础学科领域之间交叉趋势的发展,近年来涌现了大量的交叉科学。如何把握交叉科学的发展方向并评价其发展对其他学科领域的影响,对于相关科技管理机制和政策制定、教育与科技资源合理优化以及国家科技发展整体布局具有重要的参考意义。在不同科学领域知识融合和技术会聚的过程中,新兴交叉主题研究也不断涌现。如何识别特定学科领域的新兴交叉主题,并探究其引文扩散规律成为了解特定学科领域发展方向和评价对其他学科领域影响的重要问题。本研究创新性地构建了基于文献不同章节的学科交叉度、参考文献的重要程度和同一参考文献的多次引用等因素的文献加权学科交叉测度模型和高学科交叉文献识别方法。在高学科交叉文献的基础上,进一步综合学科交叉特征和新兴性特征构建了新兴交叉主题识别模型,并以计算生物学领域为例进行了新兴交叉主题识别和引文扩散特征研究。具体来说,本研究主要分为三个部分:第一,针对目前从文献全部参考文献视角测度学科交叉方法存在的不足,本研究基于文献的章节参考文献视角,利用熵值法计算不同章节参考文献的重要程度,提出了综合文献不同章节的学科交叉度、参考文献的重要程度和同一参考文献的多次引用等因素的加权学科交叉测度方法,最后综合文献全部参考文献和章节参考文献两个视角下的学科交叉度识别出计算生物学领域的高学科交叉文献。第二,对识别出的高学科交叉文献进行主题词的提取和清洗,并进一步构建主题词共现矩阵,通过主题词之间的关联强度进行主题可视化聚类分析,最终构建了新兴交叉主题测度模型,并对计算生物学领域的新兴交叉主题进行识别。第三,针对获取到的计算生物学新兴交叉主题,从引文扩散的学科分布特征和时间特征两个方面探究其影响情况。研究发现:综合文献全部参考文献和章节参考文献两个视角下的学科交叉度能够有效识别核心章节具有高学科交叉的文献。通过新兴交叉主题的识别研究,共识别得到计算生物学领域的13个新兴交叉主题,主要涉及基因结构功能关系、大分子结构与功能、遗传与进化、生物体免疫反应,疾病的发生机理与诊断治疗等方面的相关研究。从引文扩散的学科分布特征来看,这些新兴交叉主题的引文扩散范围较广,涉及学科数量较多,但是分布却不均匀,主要集中在基因与遗传学、生物化学与分子生物学、微生物学等8个学科;除此之外,每个主题的引文都会各自向一些与自身内容高度相关的特定学科领域扩散。从引文扩散的时间特征来看,新兴交叉主题研究的引文扩散学科领域数量呈现逐渐增加的趋势,引文扩散范围和程度逐渐加深,但不同新兴交叉主题对同一学科的引文影响存在差异,同一新兴交叉主题对不同学科的引文影响程度也不相同。本研究通过文献全部参考文献和章节参考文献两个视角下的学科交叉度识别高学科交叉文献的方法,弥补了单一基于文献全部参考文献视角下不能综合考虑文献不同章节的学科交叉度、参考文献的重要程度和同一参考文献的多次引用等因素测度文献学科交叉的不足,为学科交叉文献的识别研究提供了新的研究视角和思路。其次,通过综合主题学科交叉性和新兴性两个特征,建立相关识别模型对新兴交叉主题进行识别,丰富了新兴交叉主题识别研究理论,有助于完善主题识别研究体系;最后,通过实证研究探明了目前计算生物学领域的新兴交叉主题和其引文扩散的学科分布特征和时间特征,为该学科的发展建设和对其他学科的影响评价提供了参考与依据。
王小凯[10]（2020）在《国内科学计量学领域学术图书的引用特征研究》文中研究指明学术图书是以系统化、集成化、长篇幅等特点呈现的知识载体,是学术交流中重要的组成部分,也是我国人文社会科学研究中参考文献的重要来源,对文化繁荣、技术创新、学科发展等具有重要作用。作为学术图书的组成部分,参考文献是作者发生引用行为的标志。作者在撰写图书的过程中,会引用一定数量的文献,并以参考文献的形式放于页脚或整本图书的后面。参考文献包含着重要的学术信息,是图书评价过程中不容忽视的一部分,研究某领域学术图书的参考文献是研究该领域作者、机构、图书影响力和学科发展水平的有效途径。本文借助引文分析与学术评价理论,从参考文献入手,分析我国科学计量学领域学术图书的参考文献概况,研究国内科学计量学领域学术图书的引用特征。首先,文章采集了计量学领域部分学术图书和期刊文章的参考文献数据,并进行了规范化处理。其次,文章分析了参考文献的数量、类型、来源、年份等,把握了学术图书参考文献的整体概况,从学术图书的引用偏好、引用时滞、国内作者的被引情况等方面,研究了学术图书的自引率、中外文引用差异、各类型参考文献的被引时滞以及国内被引作者的基本情况,力图多角度分析学术图书的引用特征。再次,文章从引用类型、引用时滞、中文核心期刊的被引等方面,对比分析期刊文章和学术图书的引用差异,进一步突出学术图书的引用特征。最后,文章从学术图书参考文献着录存在的问题和学术图书的引用特征两方面做了总结与展望。科学计量学领域学术图书的引用特征可归纳为几点:（1）参考文献的数量与图书篇幅没有明显的关系,但受到了图书出版时间和研究主题的影响。（2）学术图书的参考文献类型多样,各类型参考文献占比差异大,跨学科引用较少,中文参考文献与外文参考文献的来源特征差异明显。（3）学术图书参考文献的出版时间跨度大,出版时间较早的参考文献多为外文文献。（4）部分学术图书的自引比率较低,前期研究成果积累较少,引种语种分布不均衡,过多地引用了某一语种文献,存在着对研究现状把握不准、创新性不足的情况。（5）与期刊论文相比,学术图书参考文献的引用时滞较大、出版时间较早,文献新颖性有待提高。（6）在学术图书的参考文献中,领域内知名学者和潜力学者的着作较多,这些高被引学者一般也拥有较高的h指数和g指数。
二、《情报学报》2001年文献引文的时效性分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、《情报学报》2001年文献引文的时效性分析（论文提纲范文）
（2）期刊的跨学科引用对跨学科知识输出的影响研究——以图书情报领域为例（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 研究框架与方法 |
| 1.1 研究框架 |
| 1.2 指标及模型构建 |
| 1.2.1 期刊引用跨学科性测度指标(RDI) |
| 1.2.2 期刊跨学科知识输出强度指标(IK) |
| 1.2.3 期刊跨学科知识输出时效性指标(TL) |
| 1.2.4 期刊知识输出跨学科性测度指标(CDI) |
| 2 实证分析 |
| 2.1 数据来源与预处理 |
| 2.2 指标计算 |
| 2.2.1 期刊引用跨学科性测度指标计算(RDI) |
| 2.2.2 期刊跨学科知识输出强度指标计算(IK) |
| 2.2.3 期刊跨学科知识输出时效性指标计算(TL) |
| 2.2.4 期刊知识输出跨学科性指标测度计算(CDI) |
| 2.3 相关性分析与结论 |
| 2.3.1 期刊跨学科引用(RDI)会增强跨学科知识输出强度(IK) |
| 2.3.2 期刊跨学科引用(RDI)会降低跨学科知识输出时效性(TL) |
| 2.3.3 期刊跨学科引用(RDI)会增强知识输出跨学科性(CDI) |
| 3 结 语 |
（3）基于引文和链接分析的作者学术影响力评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于引文分析的作者学术影响力评价研究现状 |
| 1.2.2 基于链接分析的作者学术影响力评价研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状述评 |
| 1.3 研究方法与研究工具 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究工具 |
| 1.4 研究内容与思路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 相关理论与方法 |
| 2.1 作者学术影响力评价的相关理论基础 |
| 2.1.1 作者学术影响力概念 |
| 2.1.2 引文分析相关理论 |
| 2.1.3 链接分析相关理论 |
| 2.1.4 其他相关理论 |
| 2.2 作者学术影响力评价的相关方法 |
| 2.2.1 定性评价方法 |
| 2.2.2 定量评价方法 |
| 2.2.3 综合评价方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于引文和链接分析的作者学术影响力评价指标构建 |
| 3.1 基于引文分析的指标构建 |
| 3.1.1 时间-加权被引频次指标C-T |
| 3.1.2 被引均衡性指标C-B |
| 3.2 基于链接分析的指标构建 |
| 3.3.1 论文质量 |
| 3.3.2 网络影响力PageRank指标 |
| 3.3 综合评价指标R指数构建 |
| 3.3.1 熵权法确定指标权重 |
| 3.3.2 综合评价指标R指数 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于引文和链接分析的作者学术影响力评价实证研究 |
| 4.1 数据来源及处理 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 数据处理 |
| 4.2 基于引文分析——C-T指标的作者学术影响力评价 |
| 4.2.1 C-T指标计算与作者论文分区 |
| 4.2.2 C-T指标的评价结果分析 |
| 4.3 基于链接分析——PageRank指标的作者学术影响力评价 |
| 4.3.1 PageRank指标计算与作者引用网络 |
| 4.3.2 PageRank指标的评价结果分析 |
| 4.4 基于R指数的作者学术影响力评价 |
| 4.4.1 R指数的统计学特征分析 |
| 4.4.2 被引分布均衡性分析 |
| 4.4.3 评估效果与对比分析 |
| 4.4.4 与其他指标的相关性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（4）信息生态视角下企业与用户的新媒体信息交互研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 信息交互知识图谱 |
| 1.2.2 国外信息交互研究进展 |
| 1.2.3 国内信息交互研究进展 |
| 1.2.4 国内外信息交互研究述评 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究对象 |
| 1.4 研究技术路线图 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 新媒体的相关概念 |
| 2.1.1 新媒体的内涵 |
| 2.1.2 新媒体的分类 |
| 2.1.3 新媒体的特征 |
| 2.2 信息交互的相关概念 |
| 2.2.1 信息交互及信息交互行为的概念 |
| 2.2.2 企业与用户信息交互行为 |
| 2.2.3 企业与用户信息交互特征 |
| 2.3 信息生态的相关理论 |
| 2.3.1 信息生态的内涵 |
| 2.3.2 信息生态系统 |
| 2.3.3 信息生态因子 |
| 2.3.4 信息生态链 |
| 2.3.5 信息生态位 |
| 2.4 企业与用户的新媒体信息交互 |
| 2.4.1 企业与用户交互采用的新媒体类型 |
| 2.4.2 企业与用户新媒体交互具备的特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 新媒体环境下企业与用户信息交互机理 |
| 3.1 新媒体环境下企业与用户信息交互动机 |
| 3.1.1 用户基于新媒体的信息交互动机 |
| 3.1.2 企业基于新媒体的信息交互动机 |
| 3.1.3 企业与用户信息交互动机模型 |
| 3.2 新媒体环境下企业与用户信息交互生态系统 |
| 3.2.1 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态因子 |
| 3.2.2 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态链 |
| 3.2.3 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态位 |
| 3.3 新媒体环境下企业与用户信息交互的信息生态要素 |
| 3.3.1 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态要素模型 |
| 3.3.2 新媒体环境下企业与用户信息交互的主体要素 |
| 3.3.3 新媒体环境下企业与用户信息交互的客体要素 |
| 3.3.4 新媒体环境下企业与用户信息交互的环境要素 |
| 3.3.5 新媒体环境下企业与用户信息交互的技术要素 |
| 3.4 新媒体环境下企业与用户信息交互机理模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 新媒体环境下企业与用户信息交互特征 |
| 4.1 新媒体环境下企业与用户信息交互特征问题的提出 |
| 4.2 构建新媒体环境下企业与用户信息交互特征模型 |
| 4.2.1 社会网络分析 |
| 4.2.2 信息交互特征模型 |
| 4.3 样本选择与数据处理 |
| 4.3.1 研究样本选择 |
| 4.3.2 数据采集及处理 |
| 4.4 数据分析结果 |
| 4.5 讨论分析 |
| 4.5.1 转发与被转发行为分析 |
| 4.5.2 关注与被关注行为 |
| 4.5.3 评论与被评论行为分析 |
| 4.5.4 信息互动行为的凝聚性分析 |
| 4.5.5 信息互动中交互词频分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素 |
| 5.1 新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素的提出 |
| 5.2 信息交互影响因素模型 |
| 5.2.1 沉浸理论 |
| 5.2.2 信息系统成功模型 |
| 5.2.3 模型构建 |
| 5.3 研究假设 |
| 5.4 研究设计 |
| 5.5 数据采集及处理 |
| 5.5.1 样本选择 |
| 5.5.2 信度与效度检验 |
| 5.5.3 验证性因子与模型检验 |
| 5.5.4 参数估计与假设检验 |
| 5.6 讨论分析 |
| 5.6.1 新媒体平台质量对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.2 新媒体信息质量对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.3 新媒体服务质量对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.4 沉浸体验对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.5 个体认知对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.6 用户新媒体信息交互满意度对信息交互行为的影响 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 新媒体环境下企业与用户信息交互效果评价 |
| 6.1 企业与用户信息交互效果评价问题的提出 |
| 6.2 评级指标体系的设计原则 |
| 6.3 评价指标设计 |
| 6.3.1 信息人维度 |
| 6.3.2 信息维度 |
| 6.3.3 信息技术维度 |
| 6.3.4 信息环境维度 |
| 6.4 信息交互效果评价指标体系构建 |
| 6.4.1 构建层次结构模型 |
| 6.4.2 构造判断矩阵 |
| 6.4.3 指标相对权重及一致性检验 |
| 6.5 基于FCE的企业与用户信息交互效果评价方法 |
| 6.5.1 模糊综合评价方法 |
| 6.5.2 基于FCE的企业与用户信息交互效果评价过程 |
| 6.6 实证分析 |
| 6.6.1 样本数据的选择 |
| 6.6.2 评价指标数据分析 |
| 6.6.3 评价结果讨论分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 新媒体环境下企业与用户信息交互模式 |
| 7.1 新媒体环境下企业与用户信息交互模式问题的提出 |
| 7.2 用户生成内容信息交互模式及案例 |
| 7.2.1 用户生成内容信息交互模式 |
| 7.2.2 抖音短视频UGC信息交互案例分析 |
| 7.3 “智能+”信息交互模式及案例 |
| 7.3.1 “智能+”信息交互模式 |
| 7.3.2 百度“智能+”信息交互案例分析 |
| 7.4 “线上+线下”信息交互模式及案例 |
| 7.4.1 “线上+线下”信息交互模式 |
| 7.4.2 海尔“线上+线下”信息交互案例分析 |
| 7.5 三种模式的案例对比分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 新媒体环境下企业与用户信息交互引导对策 |
| 8.1 企业与用户信息交互行为引导策略问题的提出 |
| 8.2 基于信息人的企业与用户信息交互行为引导策略 |
| 8.2.1 提高新媒体环境下企业信息管理综合水平 |
| 8.2.2 提高新媒体环境下用户信息综合素养 |
| 8.3 基于信息技术的企业对用户服务策略 |
| 8.3.1 提高企业新媒体应用水平和系统质量 |
| 8.3.2 提高企业综合信息技术服务水平 |
| 8.4 基于信息环境的企业新媒体消费升级引导策略 |
| 8.4.1 引导新媒体宏观环境下的信息消费升级 |
| 8.4.2 引导新媒体微观环境下的信息消费升级 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究创新点 |
| 9.3 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及研究成果 |
| 致谢 |
（5）优质论文之计量特征及学科差异研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究问题与技术路线 |
| 1.3 研究方法与创新之处 |
| 第2章 文献述评:学术论文质与量之不同测评研究 |
| 2.1 学术论文的同行评议研究 |
| 2.2 学术论文的计量分析研究 |
| 2.3 综合学术论文质与量测评的研究 |
| 第3章 方法论 |
| 3.1 优质论文的界定及相关概念 |
| 3.2 基础模型:“天鹅”模型 |
| 3.3 特殊引文模式:从“天鹅”到“天鹅群”(Swan Group) |
| 3.4 伴随引文模式:“天鹅群”中的“伴随睡美人”(Associated-Sleeping-Beauty) |
| 3.5 研究数据 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 优质论文中“天鹅群”探索 |
| 4.1 诺贝尔奖物理学学科关键论文中的“天鹅群” |
| 4.2 诺贝尔奖化学学科关键论文中的“天鹅群” |
| 4.3 诺贝尔奖生物医学学科关键论文中的“天鹅群” |
| 4.4 诺贝尔奖经济学学科关键论文中的“天鹅群” |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 优质论文中“睡美人”及“伴随睡美人”探索 |
| 5.1 “睡美人”测度 |
| 5.2 实证研究:关键论文中的“睡美人”及“伴随睡美人” |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 优质论文计量特征的学科比较:关键论文集中“天鹅群”及“伴随睡美人”探索 |
| 6.1 诺贝尔奖不同学科关键论文集基础数据概况 |
| 6.2 诺贝尔奖不同学科关键论文集的“天鹅群”模式探索 |
| 6.3 诺贝尔奖不同学科关键论文集中“睡美人”及“伴随睡美人”探索 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 优质论文计量特征的学科差异分析 |
| 7.2 本文小结与主要贡献 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读博士期间主要研究成果 |
（6）基于共被引耦合与LDA模型的研究前沿识别方法优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 研究目标和意义 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 主要研究内容概述 |
| 1.4.2 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文的组织结构 |
| 1.7 本章小结 |
| 第2章 相关理论与方法 |
| 2.1 引用关系网络 |
| 2.1.1 直接引用网络 |
| 2.1.2 共被引网络 |
| 2.1.3 文献耦合网络 |
| 2.2 主题模型 |
| 2.2.1 LDA主题模型 |
| 2.2.2 PhraseLDA主题模型 |
| 2.3 研究前沿及其识别方法 |
| 2.3.1 发展演进 |
| 2.3.2 内涵特征 |
| 2.3.3 识别方法 |
| 2.3.4 识别方法优化路径分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 研究前沿识别信息域构建 |
| 3.1 构建原则与思路 |
| 3.1.1 构建原则 |
| 3.1.2 构建思路 |
| 3.2 构建过程 |
| 3.3 构建结果 |
| 3.3.1 基本描述 |
| 3.3.2 特征分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于PhraseLDA的主题抽取 |
| 4.1 语料库构建 |
| 4.1.1 语料选取 |
| 4.1.2 语料预处理 |
| 4.2 PhraseLDA模型参数设置 |
| 4.2.1 频繁短语挖掘参数 |
| 4.2.2 主题抽取相关参数 |
| 4.3 主题抽取流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于“引用-内容”的研究前沿识别 |
| 5.1 量值计算与指标解析 |
| 5.1.1 量值计算 |
| 5.1.2 指标解析 |
| 5.2 识别效果分析与评价 |
| 5.2.1 专家评价法 |
| 5.2.2 对比评价法 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 “共被引耦合-LDA法”实证研究 |
| 6.1 免疫学研究前沿识别信息域构建 |
| 6.1.1 领域高被引文献获取 |
| 6.1.2 领域高共被引文献集合生成 |
| 6.1.3 共被引-施引文献集合生成 |
| 6.1.4 高耦合施引文献集合生成 |
| 6.1.5 共被引耦合文献网络生成 |
| 6.1.6 共被引耦合文献网络特征分析 |
| 6.2 基于PhraseLDA的免疫学研究主题抽取 |
| 6.2.1 语料库构建 |
| 6.2.2 数据预处理 |
| 6.2.3 研究主题抽取 |
| 6.3 基于“引用-内容”的免疫学研究前沿识别 |
| 6.4 方法评价 |
| 6.4.1 专家评价法 |
| 6.4.2 对比评价法 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 主要创新贡献 |
| 7.3 研究局限性 |
| 7.4 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 停用词表 |
| 附录2 研究前沿评价表 |
| 附录3 ESI免疫学研究前沿Top30 |
| 附录4 研究前沿识别程序代码 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）中国社科期刊社交媒体影响力研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.2.1 关于学术期刊评价的研究 |
| 1.2.2 关于社交媒体的研究 |
| 1.2.3 关于学术期刊在社交媒体中的研究 |
| 1.3 研究对象 |
| 1.4 研究方法和研究思路 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.5 相关概念阐释 |
| 1.5.1 新媒体、社交媒体、自媒体 |
| 1.5.2 期刊的学术影响力和社交媒体影响力 |
| 1.5.3 知识扩散理论 |
| 2 学术期刊在社交媒体中的影响力评价 |
| 2.1 常见的社交媒体 |
| 2.2 学术期刊在社交媒体中的特征 |
| 2.3 学术期刊在社交媒体中影响力评价指标 |
| 2.3.1 微博指数 |
| 2.3.2 微信指数 |
| 2.4 小结 |
| 3 微博平台:社科期刊学术影响力分析 |
| 3.1 数据源和评价指标 |
| 3.1.1 数据收集 |
| 3.1.2 内容分析 |
| 3.2 研究假设 |
| 3.3 数据分析与结论 |
| 3.4 小结 |
| 4 微信公众平台:社科期刊学术影响力分析 |
| 4.1 数据源和评价指标 |
| 4.2 数据分析 |
| 4.2.1 样本的总体描述 |
| 4.2.2 指标间的相关性分析 |
| 4.2.3 指标间的回归分析 |
| 4.3 对比研究 |
| 4.4 小结 |
| 5 结论与建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 学术期刊在不同社交媒体上的扩散机制差异 |
| 5.2.1 学术期刊在微信和微博中的社会关系 |
| 5.2.2 学术期刊在微信和微博中的知识扩散机制 |
| 5.3 提升我国社科期刊社交媒体影响力的建议 |
| 5.3.1 加强社科期刊在社交媒体中的功能建设,提高服务性 |
| 5.3.2 加强期刊优质论文的再加工,提高可读性 |
| 5.3.3 加强论文在社交媒体平台的优先出版,提高时效性 |
| 参考文献 |
（8）开放获取现状及其优势研究 ——以国内LIS期刊为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与相关概念 |
| 1.1.1 开放获取运动开端 |
| 1.1.2 各界对OA的反应 |
| 1.1.3 OA期刊分类 |
| 1.1.4 其他免费获取全文的途径 |
| 1.1.5 获取学术资源的主要途径小结 |
| 1.2 研究综述与研究意义 |
| 1.2.1 OA程度现状 |
| 1.2.2 OA指数优势研究 |
| 1.2.3 OA传播优势研究 |
| 1.2.4 研究意义 |
| 1.3 主要研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文贡献 |
| 第2章 开放获取期刊的现状与指数优势研究 |
| 2.1 研究方法与数据来源 |
| 2.2 开放获取概况 |
| 2.3 三种时间视窗指数下的期刊表现 |
| 2.3.1 创刊至今时间视窗 |
| 2.3.2 长期时间视窗 |
| 2.3.3 年度时间视窗 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 《图书情报工作》现状与细粒度优势研究 |
| 3.1 研究方法与数据来源 |
| 3.2 总体分析 |
| 3.2.1 论文发表趋势 |
| 3.2.2 论文被引用情况对比 |
| 3.3 细粒度的OA优势分析 |
| 3.3.1 OA论文的点击量的优势 |
| 3.3.2 OA论文的首次被引优势 |
| 3.3.3 OA论文的起步优势 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 绿色开放获取现状研究 |
| 4.1 研究方法与数据来源 |
| 4.2 机构与学科知识库 |
| 4.2.1 我国机构和学科知识库建设现状 |
| 4.2.2 LIS领域论文在知识库中收录情况 |
| 4.3 学术社交网络 |
| 4.3.1 学术社交网络现状 |
| 4.3.2 LIS领域论文在学术社交网络中收录情况 |
| 4.4 学者个人网站 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 开放获取在知识传播中的优势 |
| 5.1 研究方法与数据来源 |
| 5.1.1 知识传播网络与期刊引用数据的联系 |
| 5.1.2 社会网络分析方法 |
| 5.1.3 数据来源 |
| 5.2 知识传播模式与OA优势分析 |
| 5.2.1 LIS期刊的知识传播模式构建 |
| 5.2.2 基于知识传播特性的LIS期刊排名 |
| 5.3 知识传播网络子群研究 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（9）新兴交叉主题识别与引文扩散影响研究 ——以计算生物学领域为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 理论基础与文献综述 |
| 1.4.1 新兴交叉主题的概念和特征 |
| 1.4.2 新兴交叉主题识别研究进展 |
| 1.4.3 新兴交叉主题的引文扩散影响研究进展 |
| 1.5 研究方法与技术路线图 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线图 |
| 1.6 研究创新点 |
| 2 高学科交叉文献识别研究 |
| 2.1 学科交叉测度方法和指标选取 |
| 2.1.1 学科交叉测度方法 |
| 2.1.2 True Diversity学科交叉测度指标 |
| 2.2 加权学科交叉度测度研究 |
| 2.2.1 加权学科交叉测度模型提出 |
| 2.2.2 全文本数据与章节划分 |
| 2.2.3 加权学科交叉测度模型构建 |
| 2.3 高学科交叉文献识别 |
| 2.4 实证研究:计算生物学 |
| 2.4.1 数据获取与处理 |
| 2.4.2 高学科交叉文献识别结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 新兴交叉主题识别研究 |
| 3.1 主题词的获取清洗与聚类方法研究 |
| 3.1.1 “主题词簇”清洗方法 |
| 3.1.2 主题词聚类算法 |
| 3.2 主题的学科交叉与新兴性测度模型 |
| 3.2.1 主题的学科交叉测度模型 |
| 3.2.2 主题的新兴性测度模型 |
| 3.3 实证研究 |
| 3.3.1 主题词获取与处理 |
| 3.3.2 主题的可视化聚类结果分析 |
| 3.3.3 新兴交叉主题的识别与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 新兴交叉主题的引文扩散影响研究 |
| 4.1 引文数据获取与处理 |
| 4.2 新兴交叉主题引文扩散的学科分布特征研究 |
| 4.2.1 整体引文扩散的学科分布特征分析 |
| 4.2.2 不同主题引文扩散的学科分布特征对比分析 |
| 4.3 新兴交叉主题引文扩散的时间特征研究 |
| 4.3.1 整体引文扩散的时间特征分析 |
| 4.3.2 不同主题引文扩散的时间特征对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 研究结论与启示 |
| 5.1 主要研究结论 |
| 5.2 研究启示与局限 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）国内科学计量学领域学术图书的引用特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 理论意义 |
| 1.1.3 实践意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.3 研究方法与研究工具 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究工具 |
| 1.4 研究内容与框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 创新之处 |
| 2 概念界定及相关理论 |
| 2.1 学术图书 |
| 2.2 引用特征 |
| 2.3 引文分析 |
| 2.4 学术评价 |
| 3 样本数据概况 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.2 学术图书 |
| 3.3 期刊文章 |
| 4 学术图书的引用特征研究 |
| 4.1 引用数量分析 |
| 4.1.1 引用数量与图书出版时间 |
| 4.1.2 引用数量与图书篇幅 |
| 4.2 引用类型及来源分析 |
| 4.2.1 引用类型分析 |
| 4.2.2 引用来源分析 |
| 4.3 引用时间分析 |
| 4.3.1 引用年份分析 |
| 4.3.2 时间差均值分析 |
| 4.4 引用偏好分析 |
| 4.4.1 自引分析 |
| 4.4.2 引用语种分析 |
| 4.5 引用时滞分析 |
| 4.5.1 期刊文章被引时滞分析 |
| 4.5.2 学术专着被引时滞分析 |
| 4.5.3 网络资源被引时滞分析 |
| 4.6 国内高被引学者分析 |
| 5 学术图书与期刊论文的引用比较研究 |
| 5.1 引用类型比较分析 |
| 5.2 引用时滞比较分析 |
| 5.3 中文核心期刊的被引比较 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.1.1 参考文献着录存在的问题 |
| 6.1.2 学术图书的引用特征 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 表 4.2 2016年后出版图书 |
| 附录 B 学术图书列表 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
四、《情报学报》2001年文献引文的时效性分析（论文参考文献）
- [1]基于引文网络的前沿热点演进分析[D]. 田理. 军事科学院, 2021
- [2]期刊的跨学科引用对跨学科知识输出的影响研究——以图书情报领域为例[J]. 徐璐,李长玲,荣国阳. 情报杂志, 2021(07)
- [3]基于引文和链接分析的作者学术影响力评价研究[D]. 高彩娇. 曲阜师范大学, 2021
- [4]信息生态视角下企业与用户的新媒体信息交互研究[D]. 韦雅楠. 吉林大学, 2020(01)
- [5]优质论文之计量特征及学科差异研究[D]. 张慧（Helena H Zhang）. 南京大学, 2020(09)
- [6]基于共被引耦合与LDA模型的研究前沿识别方法优化研究[D]. 李军莲. 中国科学院大学(中国科学院文献情报中心), 2020(01)
- [7]中国社科期刊社交媒体影响力研究[D]. 刘畅. 浙江传媒学院, 2020(12)
- [8]开放获取现状及其优势研究 ——以国内LIS期刊为例[D]. 刘佳雨. 南京大学, 2020(02)
- [9]新兴交叉主题识别与引文扩散影响研究 ——以计算生物学领域为例[D]. 刘冬东. 华北水利水电大学, 2020(01)
- [10]国内科学计量学领域学术图书的引用特征研究[D]. 王小凯. 郑州大学, 2020(02)