学科知识可视化分析研究
| 本文的创新点 | 第5-10页 |
| 图表索引 | 第10-13页 |
| 摘要 | 第13-16页 |
| Abstract | 第16-18页 |
| 0 引言 | 第19-43页 |
| 0.1 选题背景与研究意义 | 第19-24页 |
| 0.1.1 选题背景 | 第19-23页 |
| 0.1.2 研究意义 | 第23-24页 |
| 0.2 国内外研究综述 | 第24-39页 |
| 0.2.1 知识图谱研究现状 | 第26-33页 |
| 0.2.2 知识地图研究现状 | 第33-36页 |
| 0.2.3 可视化研究现状 | 第36-39页 |
| 0.3 研究目标、方法与创新 | 第39-43页 |
| 0.3.1 研究目标与思路 | 第39-40页 |
| 0.3.2 研究方法与工具 | 第40-41页 |
| 0.3.3 本文创新之处 | 第41-43页 |
| 1 学科知识可视化分析的理论基础 | 第43-74页 |
| 1.1 科学学理论 | 第43-52页 |
| 1.1.1 库恩的科学革命结构理论 | 第44-47页 |
| 1.1.2 克兰的无形学院理论 | 第47-48页 |
| 1.1.3 萨伽德的概念革命理论 | 第48-51页 |
| 1.1.4 科学计量学理论 | 第51-52页 |
| 1.2 网络科学理论 | 第52-56页 |
| 1.2.1 复杂网络理论 | 第54-55页 |
| 1.2.2 社会网络理论 | 第55-56页 |
| 1.3 可视化理论 | 第56-65页 |
| 1.3.1 视觉感知和认知理论 | 第57-60页 |
| 1.3.2 信息可视化 | 第60-61页 |
| 1.3.3 可视化分析学 | 第61-62页 |
| 1.3.4 可视化流程 | 第62-65页 |
| 1.4 数据科学理论 | 第65-72页 |
| 1.4.1 数据科学的定义 | 第65-67页 |
| 1.4.2 数据科学与其他学科的关系 | 第67-70页 |
| 1.4.3 数据科学的研究内容 | 第70-72页 |
| 1.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 2 学科知识可视化分析的理论研究 | 第74-105页 |
| 2.1 学科知识可视化分析的概念 | 第74-77页 |
| 2.1.1 可视化分析法 | 第74-75页 |
| 2.1.2 知识可视化分析 | 第75-76页 |
| 2.1.3 学科知识可视化分析 | 第76-77页 |
| 2.2 学科知识可视化分析的类型 | 第77-87页 |
| 2.2.1 学科知识单元的表示方式 | 第77-82页 |
| 2.2.2 依据可视化分析目标的分类 | 第82-83页 |
| 2.2.3 依据可视化视觉通道的分类 | 第83-84页 |
| 2.2.4 依据学科知识单元维度的分类 | 第84-86页 |
| 2.2.5 依据学科知识单元层次的分类 | 第86-87页 |
| 2.3 学科知识可视化分析的特点 | 第87-88页 |
| 2.3.1 直观高效 | 第87页 |
| 2.3.2 内容充实 | 第87页 |
| 2.3.3 形象美感 | 第87-88页 |
| 2.3.4 视角新颖 | 第88页 |
| 2.4 学科知识可视化分析的模式与方法 | 第88-104页 |
| 2.4.1 学科知识可视化分析的模式 | 第88-93页 |
| 2.4.2 学科知识可视化分析的方法 | 第93-99页 |
| 2.4.3 学科知识可视化分析的工具 | 第99-103页 |
| 2.4.4 学科知识可视化分析的软件组合方式 | 第103-104页 |
| 2.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 3 学科知识结构可视化分析 | 第105-137页 |
| 3.1 学科知识结构的类型和分析框架 | 第105-108页 |
| 3.2 学科合作结构分析 | 第108-112页 |
| 3.2.1 基本统计分析 | 第108-109页 |
| 3.2.2 合作网络分析 | 第109-112页 |
| 3.3 学科主题结构分析 | 第112-116页 |
| 3.3.1 词频分析 | 第113页 |
| 3.3.2 共词网络分析 | 第113-116页 |
| 3.4 学科引文结构分析 | 第116-123页 |
| 3.4.1 引文总被引次数分析 | 第118-119页 |
| 3.4.2 引用位置分析 | 第119-120页 |
| 3.4.3 引文紧密度分析 | 第120-122页 |
| 3.4.4 引用语境分析 | 第122-123页 |
| 3.5 跨学科分析 | 第123-131页 |
| 3.5.1 特定领域跨学科分析 | 第125-129页 |
| 3.5.2 全领域跨学科分析 | 第129-131页 |
| 3.6 学科智力结构分析 | 第131-135页 |
| 3.6.1 作者共现网络的构建 | 第132-133页 |
| 3.6.2 作者共被引网络分析 | 第133-134页 |
| 3.6.3 作者耦合网络分析 | 第134-135页 |
| 3.7 本章小结 | 第135-137页 |
| 4 学科知识结构演化可视化分析 | 第137-167页 |
| 4.1 学科知识结构演化的类型和分析框架 | 第137-140页 |
| 4.2 学科合作结构演化分析 | 第140-144页 |
| 4.2.1 合作演化网络的构建 | 第140页 |
| 4.2.2 合作演化网络宏观分析 | 第140-141页 |
| 4.2.3 合作演化网络中观分析 | 第141-144页 |
| 4.3 学科主题结构演化分析 | 第144-149页 |
| 4.3.1 词频演化分析 | 第145-146页 |
| 4.3.2 共词网络演化分析 | 第146-149页 |
| 4.4 学科知识基础分析 | 第149-152页 |
| 4.4.1 文献共被引网络分析 | 第150-151页 |
| 4.4.2 作者共被引网络分析 | 第151-152页 |
| 4.5 学科研究前沿分析 | 第152-163页 |
| 4.5.1 直接引文网络分析 | 第154-155页 |
| 4.5.2 同被引网络分析 | 第155-158页 |
| 4.5.3 耦合网络分析 | 第158-160页 |
| 4.5.4 专业术语突变分析 | 第160-163页 |
| 4.6 学科预测分析 | 第163-166页 |
| 4.6.1 学科合作预测 | 第164页 |
| 4.6.2 高被引论文预测 | 第164-166页 |
| 4.7 本章小结 | 第166-167页 |
| 5 可视化分析实证研究——以引文分析为例 | 第167-183页 |
| 5.1 数据和方法 | 第167-168页 |
| 5.2 学科结构的可视化分析 | 第168-174页 |
| 5.2.1 学科合作结构分析 | 第168-169页 |
| 5.2.2 学科主题结构分析 | 第169-171页 |
| 5.2.3 跨学科分析 | 第171-173页 |
| 5.2.4 学科智力结构分析 | 第173-174页 |
| 5.3 学科结构演化的可视化分析 | 第174-181页 |
| 5.3.1 学科合作结构演化分析 | 第174-175页 |
| 5.3.2 学科主题结构演化分析 | 第175-178页 |
| 5.3.3 学科知识基础分析 | 第178-179页 |
| 5.3.4 学科研究前沿分析 | 第179-181页 |
| 5.4 结论 | 第181-182页 |
| 5.5 本章小结 | 第182-183页 |
| 6 总结与展望 | 第183-187页 |
| 6.1 本文的研究结论 | 第183-185页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第185-187页 |
| 参考文献 | 第187-205页 |
| 附录 | 第205-208页 |
| 攻读博士学位期间科研及获奖情况 | 第208-211页 |
| 致谢 | 第211-213页 |
