基于共词分析的国外转化医学研究热点

对PubMed数据库2012-2014年发表的转化医学研究文献进行分析,取频次大于等于18的作为高频主题词,构造高频主题词共现矩阵,用Matlab转化成相异矩阵,利用SPSS对相异矩阵进行系统聚类分析,总结当前转化医学研究热点并对转化医学研究提出一些建议。     

《美国医学信息学会杂志》载文研究热点分析

以2006-2015年《美国医学信息学会杂志》刊载论文为样本来源,提取文献记录中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,分析10年期间该刊的主要研究方向。结果显示,该刊近10年的研究主要集中于临床相关软件或平台开发设计、数据挖掘在医学领域中的应用、临床决策支持系统等8个主题。     

我国近10年医学信息学研究计量分析

基于Web of Science数据库,收集2008-2017年我国作者发表的医学信息学领域的外文文献,从年度发文量、合作国家、重要发文机构和来源期刊分布4方面进行定量分析。对高频关键词进行聚类,借助Ucinet对高频关键词进行可视化分析,归纳近10年我国医学信息学领域外文文献的6大研究热点。     

本体在生物医学领域中应用研究热点分析

对Medline数据库收录的8年有关本体在生物医学领域应用论文中的高频主题词进行共现聚类分析,总结该领域研究热点,具体包括在生物信息学、临床医学、医学信息学以及人工智能中的应用共4个方面、8个主题方向。     

转化医学信息学研究热点双向聚类计量分析

采用双向聚类文献计量分析方法,对PubMed收录的转化医学信息学相关文献进行分析,根据实际聚类效果将主题词聚为7类并生成可视化图,揭示学科研究热点,以期从文献分析角度把握国际转化医学信息学研究模式及其主要研究内容,为国内开展转化医学信息学研究提供借鉴。     

基于SPSS的共现聚类分析参数选择的实例研究

以OHSUMED语料库内提供的明确相关提问对为金标准和研究材料,借助BICOMB软件生成主题词-来源文献矩阵和共词矩阵,并获得各种系数的相似（相异）矩阵,对比分析目前国内基于SPSS共现聚类分析过程中主题词-来源文献矩阵与共现矩阵、各种相似性参数和各种类间距离计算方法的聚类效果。结果表明：主题词-来源文献矩阵聚类结果优于共词矩阵,在聚类分析中应优先选择。共词矩阵选择相似系数时应结合实际矩阵数据性质,并注意聚类方法原理上的正确性。     

基于共词分析的我国慕课研究热点

利用中国学术文献网络出版总库及万方数据知识服务平台,选取有关慕课研究文献的高频关键词,两两组配并统计其在同一篇文献中的共现次数,构造共词矩阵,进而转化为相关矩阵、相异矩阵,对相异矩阵进行多维尺度分析,探讨我国慕课在教学改革、开放教育、信息技术发展、资源建设、图书馆服务创新等方面的研究热点及慕课的发展趋势。     

关于影像存储与传输系统的医学SCI论文主题词聚类分析

采用文献计量学方法对Web of Science^TM核心合集数据库中基于PACS的医学SCI论文进行文献计量学分析,统计频次≥10次的高频主题词在同一文献中的出现频率并生成共现矩阵,使用SPSS对矩阵进行聚类,分析各类文献内容进而获得该主题的研究方向。     

基于共词分析的我国阅读疗法研究热点

选取1989-2012年我国阅读疗法研究论文的高频关键词,两两统计其在同一篇文献中的共现次数,构造共词矩 阵,进而转化为相关矩阵、相异矩阵。对相异矩阵进行聚类分析,探讨我国阅读疗法研究的热点。     

国外医学信息学科研热点的文献计量学分析

对国外医学信息学的科研状况作调查,为制定我国医学信息学的发展方向提供依据。对国际上重要的医学信息学期刊作引文分析,抽取高频被引文献按照发表年代排序表现医学信息学研究的历史,并对这些高被引论文进行同被引聚类分析,表现医学信息学的研究热点。医学信息学的科学研究经历从系统开发到医学数据和概念的表达到医学知识运算的过程。医学信息学科研重点4个领域是:医学信息学/计算机在临床实践中应用效果的评价分析;计算机系统内知识表达和运算;自然语言处理;电子病案,分类与编码表,概念表达的基础与应用研究。     

利用共词分析挖掘国际护理信息学研究热点

对PubMed收录的护理信息学领域的文献进行共词双聚类分析,探究该领域研究热点,绘制战略坐标图,展示这些研究热点的发展现状和趋势,为该领域研究人员了解护理信息学现状以及开展相关研究提供参考.     

共词矩阵在聚类结果分析中的作用

共词聚类分析法的聚类过程存在排斥性和敏感性缺点,使分析的科学性受到质疑。共词矩阵是词对共现频率的总集,对共词聚类结果（类团）有决定性的影响,在类团的分析中能弥补聚类算法的不足。通过实例研究,认为共词矩阵有助于对类团成员的修正及对类团成熟度的判断。     

国内泌尿生殖器肿瘤领域研究热点分析

以万方医学网数据库为数据源检索文献,分析泌尿生殖器肿瘤领域的研究热点以及发展趋势.通过共词聚类分析提取高频主题词,生成共现矩阵、共词聚类,运用类团分析法研究各类团的内容以及之间的关系.     

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。     

基于共词聚类的消费者健康信息研究热点分析

应用共词聚类方法对从PubMed数据库中下载的相关文献主题词进行聚类,提取高频主题词并生成共现矩阵,依据黏合力计算公式确定各类的中心词,探索消费者健康信息研究热点,包括不同年龄段信息素养调查、消费者网络健康信息、健康促进等方面。     

国内外阿尔茨海默病研究文献对比分析

使用共词矩阵、聚类分析等数据统计方法对PubMed和中国知网收录的阿尔茨海默病相关文献进行分析,从国内外研究热点、重要作者及其合作网络、国家与地区等方面分析挖掘该领域的研究状况,提出我国针对老龄化情况应着力研究阿尔茨海默症的发病机理、治疗方案,加强与国外相关领域专家学者的合作等建议。     

我国CRO研究热点分析

采用共词分析法分析我国CRO研究热点,首先对高频关键词进行分类汇总,归纳出CRO研究热点的微观和宏观两个视角;其次构建共词矩阵进行聚类分析,分别获得宏观和微观视角下的研究热点;最后运用多维尺度分析,得出产业链中研究热点集中于新药开发和临床试验环节。     

我国社区卫生服务研究热点共词分析

通过共词矩阵、聚类分析、战略坐标图等数据挖掘方法,以“中国知网”中社区卫生服务相关文献为研究对象,对关键词字段进行整理,对我国该领域研究前沿和热点进行分析,提出加强该领域研究的相关建议。     

干细胞的文本挖掘研究

目的利用文本挖掘方法,对干细胞的研究热点及研究趋势做出分析判断。方法以Pubmed数据库为数据来源,检索2003年1月1日-2012年7月13日的干细胞研究文献,提取相关题录信息,判定高频主题词,生成共现矩阵、共词聚类,并进行共词聚类分析。结果数据分析显示,干细胞治疗、细胞移植、干细胞神经系统一直是高频主题词。2008年之后,细胞变异和免疫系统两个类团不再出现,新增了细胞分化、造血干细胞、骨髓干细胞、干细胞调控因子4个类团。结论干细胞治疗、细胞移植、干细胞神经系统是干细胞领域的研究热点;干细胞研究正由简单的基础研究、应用研究转向更复杂的细胞分化、细胞调控、细胞移植等方向的研究。