位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
国际大数据领域研究热点及其演化路径分析
  • ISSN号:1007-7634
  • 期刊名称:《情报科学》
  • 时间:0
  • 分类:G250.2[文化科学—图书馆学]
  • 作者机构:武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(71203166); 武汉大学自主科研项目“危机伤害情境下网络声誉演化与修复机制研究”;武汉大学自主科研项目“70后”学者学术发展计划专题研究“数字人文和语义挖掘”
中文摘要:

为探究国际大数据研究领域的热点问题及其演化路径,本文选取2004-2013年Web of Science科研文献平台SCI/SSCI数据库中收录的1148篇大数据(Big Data)相关主题的文献为样本展开分析。在利用SATI软件构建共词矩阵的基础上采用Ucinet的社会化网络分析功能得到研究热点分布的知识图谱,并借助SPSS的多维尺度分析进行了效果验证,之后根据分析结果将大数据研究的8个主题域归纳为5个研究热点主题群,最后利用Cite Space提取高被引率文献分析其演化路径,揭示出了国际大数据的发展趋势。

英文摘要:

To explore the research hotspots and their evolution pathes in international big data research field, this paper an-alyzes 1148 related literatures related to big data topic from WOS literature platform with time span of 2004-2013.Co-word matrixs are constructed based on the usage of SATI. Knowledge mappings are obtained by using social networkanalysis function in Ucinet. Then another knowledge mapping is obtained by using multi-dimensional scaling in SPSS to dothe comparison analysis. After that, we classify 8 sub-topic research fields into 5 research hotspot groups. At the end of thispaper, Cite Space is used to extract the top cited literatures to analyze their category evolution path to reveal the develop-ment trend in big data research field.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《情报科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 吉林大学
  • 主编:靖继鹏
  • 地址:长春市人民大街5988号
  • 邮编:130022
  • 邮箱:infosci@jlu.edu.cn
  • 电话:0431-85095200
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-7634
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1264/G2
  • 邮发代号:12-174
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,2001年被评为吉林省科技类一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:36930