利用不同类型引文探测研究前沿及比较研究

准确、科学、迅速地把握某领域的研究前沿,是科研人员和决策者共同关注的焦点.目前,利用引文分析探测研究前沿的方法较为单一,以同被引居多.为能更科学、更准确、更快捷地探测学科前沿,分别对直接引证、同被引和文献耦合3种方法进行探讨,并对其效果进行比较分析.结果发现,直接引证能够较早地探测较大较新的类,效果最好,同被引效果最差,直接引证和文献耦合相比,前者的聚类系数较大,说明其文献具有较高的内容相似性,也不容易遗漏新的研究领域.     

基于Altmetrics的国际图书情报学领域前沿分析

目的：探测国际图书情报学领域的研究前沿,为国内图书情报学研究及其发展提供借鉴。方法：根据Altmetrics指标和被引频次筛选图书情报学领域的高影响力文献,引入自组织特征映射神经网络（SOFM）进行文献聚类以识别图书情报学前沿主题。结果：5个影响力较大的图书情报学前沿主题是Altmetrics指标及应用、学术评价的拓展、政府开放数据、大数据分析与应用、性别差异。结论：在引文网络的基础上采用SOFM进行文献聚类可较好地识别图书情报学前沿主题,对国际图书情报学研究前沿主题的内容分析可为国内图书情报学学者提供有益的参考。     

基于核心期刊数据源的医学信息教育研究热点分析

以2007-2016年医学信息教育领域核心期刊发表的医学信息教育相关文献540篇为样本数据,利用CiteSpaceⅢ软件关键词共现聚类算法和爆发词探测算法对医学信息教育领域的研究热点和前沿进行识别,得出我国医学信息教育领域10年间的七大研究热点和4个阶段的研究前沿,为把握领域发展趋势、制定领域发展战略提供决策支持。     

基于双聚类的国内卫生政策与体系研究热点分析

目的：梳理国内卫生政策与体系研究领域文献并进行可视化分析。方法：以知网、万方为数据源,检索1999-2018年该领域发表的文献,采用gCLUTO 2.0对关键词进行双向聚类,借助可视化软件CiteSpace探测该领域的研究前沿。结果：经筛选得到相关文献276 13篇,聚类分析得到卫生资源配置、公共卫生服务、医疗卫生服务体系建设、公立医院改革、基本药物制度、社区卫生服务、农村卫生、医院的管理与发展、医疗保障9个研究主题。结论：随着新医改的实施,我国卫生政策与体系研究发展迅速并逐渐走向成熟,研究重点更加明确,研究前沿呈现多样化。     

基于核心期刊数据源的医学信息教育研究热点及前沿识别潘 玮1 邓乐乐1 张 敏1 陈兴智1

[目的/意义]识别医学信息教育领域研究热点和前沿,为把握领域发展状况,制定领域发展战略提供决策支持。[方法/过程] 以医学信息教育领域核心期刊为数据源,选取2007-2016年十年间与医学信息教育相关的540篇文献信息作为样本数据,经数据清洗后利用CitespaceⅢ软件关键词共现聚类算法和爆发词探测算法对医学信息教育领域的研究热点和前沿进行识别。[结果/结论]识别出医学信息教育领域十年间的七大研究热点和四个阶段的研究前沿。     

利用双聚类算法探测内科学知识基础及研究前沿

目的：利用双聚类算法探测内科学知识基础及研究前沿。方法：收集内科学高影响力杂志的数据,利用gCLUTO软件对数据进行双聚类分析,获取内科学领域知识基础和学科前沿。结果：近年来内科学的研究前沿表现为6个方面,临床流行病学和循证医学越来越多地与临床医学结合,成为临床研究者关注的方向。结论：双聚类算法在探测学科知识基础及研究前沿具有可行性,在未来的研究中,可以尝试将双聚类算法推广到各领域的学科发展评价中。     

国外医学信息学领域研究前沿

利用BICOMB、VOSviewer、SPSS等分析软件,以PubMed数据库中医学信息学领域核心期刊2010-2014年的科技文献为数据来源,绘制共现网络图、热点密度图和聚类树图,探测国外医学信息学领域研究前沿,研究显示国外医学信息学领域的研究前沿主要包括电子健康档案的自然语言处理和数据挖掘,医疗决策帮助系统,计算机辅助的药物治疗,临床决策支持,医疗保健的态度、质量和模式,病案系统及其联动,信息系统及其整合等。     

利用双聚类算法探测综合医学与内科学知识基础及研究前沿

目的：利用双聚类算法探测综合医学与内科学知识基础及研究前沿。方法：收集综合医学与内科学高影响力杂志的数据,利用gCLUTO软件对数据进行双聚类分析,获取综合医学与内科学领域知识基础和学科前沿。结果：近年来综合医学与内科学的研究前沿表现为6个方面,临床流行病学和循证医学越来越多地与临床医学结合,成为临床研究者关注的方向。结论：双聚类算法在探测学科知识基础及研究前沿具有可行性,在未来的研究中可以将双聚类算法推广到各领域的学科发展评价中。     

国内外埃博拉病毒相关文献的研究热点与发展趋势

利用Bicomb、SPSS、Citespace等分析软件,以中国知网和Web of science核心合集收录的国内外埃博拉病毒研究文献为数据来源,提取高频关键词并绘制聚类树图、突变关键词共现网络图与作者机构国家合作网络图,对比分析国内外埃博拉病毒研究现状,探测国内外埃博拉病毒领域的研究热点与发展趋势。结果显示,相较国外的快速发展,国内埃博拉相关研究领域尚处于初期阶段,应不断加强我国与国外前沿研究机构及学者之间的交流合作,进一步加快我国抗埃博拉疫苗与抗病毒治疗方面的研究进程。     

基于多维特征识别的医学领域前沿知识发现研究框架

为了及时发现并准确识别前沿知识,辅助科研人员及决策者更好地开展相关工作,根据现有研究成果,确定了前沿知识的多维度特征（生命周期特征、普遍认可性、权威性、创新性和学科交叉性）及其测度方法,提出了医学领域前沿知识发现的研究框架,并对框架中的关键问题进行了解读,以期为后续医学领域开展前沿知识探测研究提供参考。     

基于双聚类算法探测引文分析的知识基础及研究前沿

基于双聚类算法对引文分析相关的高被引文献及其来源文献同时聚类,从高被引论文(知识基础)出发,依据聚类模块选择与高被引论文簇关系最为密切的来源文献代表研究前沿,总结引文分析的知识基础和研究前沿,从而了解专题发展脉络,为科学研究提供参考方向。     

国内学科馆员相关研究的文献计量学分析

通过对CNKI收录的学科馆员相关文献的时间分布规律、学科馆员相关文献的关键词聚类分析、发文作者的产出情况、被引情况、作者单位情况等5个方面进行计量统计,以研究该领域的变化特点,并探索该领域的研究热点及变化趋势。     

利用突发检测算法探测学科前沿及知识基础

以h指数研究领域为例,利用CiteSpace软件对数据进行突发检测分析,获取h指数研究领域知识基础和学科前沿,分析突发检测算法的优越性和不足.本研究为今后学科前沿和知识基础探测提供了有益参考.     

骨组织工程研究进展

骨组织工程是组织工程领域发展较快的分支之一，现综述种子细胞、支架材料，种子细胞与支架材料相互作用等方面在骨组织工程中的研究进展。利用转基因技术对种子细胞进行改造，模仿骨的结构和成分制造仿生生物支架，改进材料性能促进细胞与支架材料的相互作用。明确生长因子的序贯作用及其调控机制将是今后骨组织工程研究的主要方向。     

中国康复医学领域中的人工智能及发展趋势分析

随着科技的发展和康复需求的增加,人工智能越来越多的与康复医学相结合,本文通过文献统计分析方法和文献可视化工具,使用软件Citespace中的关键词共现、热点词突显、关键词聚类等分析方法,分析了国内人工智能在康复医学领域研究状况,对当前该领域研究热点进行分类并予以评述。通过分析得出:目前人工智能在康复医学领域中的研究热点有机器人、脑机接口、人机交互和运动想象等;对关键词进行聚类并根据对文献内容的分析确定了人工智能在康复医学研究的5类主题,分别是机器人、脑机接口、智能康复训练系统、人机交互和辅助诊断与远程康复,大多数研究隶属于这些范畴;研究趋势方面,机器人、人机交互等在相当长时间内仍是研究热点,脑机接口、运动想象、远程康复等是该领域研究的新热点。本研究通过对人工智能在康复医学领域的研究热点和发展趋势进行分析和预测,讨论人工智能在康复医学领域中的局限性并提出建议和展望,以期为相关领域的专家学者在将人工智能应用于康复医学领域的研究中提供借鉴和参考。     

超Poisson方差模型对人免疫缺陷病毒流行聚集性的研究

目的定量分析人免疫缺陷病毒（HIV）流行在空间和人群两个层面聚集性随时间变化的趋势。方法结合重庆市HIV疫情数据,分别拟合超Poisson方差模型和多水平超Poisson方差模型,计算不同年度超方差系数,绘制系数变化曲线。结果1994－2009年间,HIV人群聚集方差系数和空间聚集方差系数均随时间推移逐步增大。结论HIV流行的人口聚集性和空间聚集性在逐渐升高。     

营养学领域代谢性疾病SCI论文主题词聚类分析

使用共词聚类方法对Web of Science^TM核心合集数据库中2010-2015年发表的营养学领域代谢性病症相关SCI论文进行分析,提取高频主题词并生成共现矩阵,使用SPSS软件对矩阵进行聚类分析,指出该领域的主要研究热点是从心血管疾病、胰岛素抵抗、冠心病危险因子、体重系数、肥胖人群与脂肪组织等各角度出发对代谢综合征开展相关研究。     

基于CiteSpace的中医药联合TACE治疗肝癌的可视化分析

目的 分析中医药联合经导管动脉化疗栓塞（transcatheter arterial chemoembolization，TACE）治疗肝癌研究领域的现状、热点及趋势。方法 检索中国知网1994年1月至2022年12月收录的有关中医药联合TACE治疗肝癌的相关文献，利用CiteSpace 6.1.R6软件分析其发文量、作者、研究机构及关键词。结果 本研究共纳入686篇文献，1994—2015年发文量呈现波动上升趋势，但自2016开始发文量有所下降，证明该领域还需要进一步突破性研究。发文作者及研究机构彼此之间的交流有待加强，跨机构、跨区域合作度较低，地域分布不均，应加强合作。高频关键词有肝癌、中药、介入治疗、治疗性等，得到9个关键词聚类标签。结论 目前中医药联合TACE治疗肝癌较缺乏实验研究及相关机制的研究，未来的研究热点将更多地聚焦在中医药、介入治疗、临床观察及细胞凋亡方面，为今后开展相关研究的科研人员提供新的思路。     

生物医学文本挖掘研究热点分析

为了解生物医学文本挖掘的研究现状和评估未来的发展方向,以美国国立图书馆 PubMed中收录的 2000年 1月-2015年3月发表的生物医学文本挖掘研究文献记录为样本来源,提取文献记录的主要主题词进行频次统计后截取高频主题词,形成高频主题词-论文矩阵,根据高频主题词在同一篇论文中的共现情况对其进行聚类分析,根据高频主题词聚类分析结果和对应的类标签文献,分析当前生物医学文本挖掘研究的热点。结果显示,当前文本挖掘在生物医学领域应用的主要研究热点为文本挖掘的基本技术研究、文本挖掘在生物信息学领域里的应用、文本挖掘在药物相关事实抽取中的应用3个方面。     

研究前沿识别方法探析

总结研究前沿的识别方法,包括基于文献计量学的识别方法和基于计算机的自动、半自动化方法,指出各自的优缺点,提出研究前沿识别应利用语义网络等工具向更深的粒度、更高的准确度方向发展。