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王大阜的圖書 |
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$ 417 | 科學知識圖譜：工具、方法與應用
作者：王大阜 出版社：人民郵電出版社 出版日期：2023-11-01 語言：簡體中文 規格：平裝 / 194頁 / 19 x 26 x 1 cm / 普通級/ 1-1  博客來 - 科普讀物
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：科學知識圖譜：工具、方法與應用
內容簡介
本書旨在講述科學知識圖譜中常用的工具及其應用。本書首先介紹知識圖譜基礎知識，智慧圖書館領域中文獻題錄資料的採集和預處理操作，然後介紹文獻計量分析工具CiteSpace、VOSviewer、HistCite、Bibliometrix與SATI的應用，以及多元統計分析工具SPSS和社會網路分析工具UCINET的應用，最後闡述LDA（Latent Dirichlet Allocation，隱狄利克雷分配）主題模型的應用。 本書適合科研人員、科研管理者和科學知識圖譜愛好者閱讀。
作者介紹
王大阜，中國礦業大學圖書館工程師，從事校園網資料中心和資訊化的建設與運維工作十餘年，在運維、軟體發展以及網路安全管理等方面具有豐富的實踐經驗，並從事過“網頁開發”“C#程式設計”兩門課程的教學工作。研究方向包括科學知識圖譜、機器學習及網路安全，已發表論文數篇，主持一項江蘇省高校哲學社會科學研究專案，參與研究一項江蘇省高校哲學社會科學研究專案，參與研究一項國家社會科學基金專案。
目錄
第1章 科學知識圖譜概述
1.1 知識圖譜的概念
1.1.1 科學知識圖譜
1.1.2 語義知識圖譜
1.2 科學知識圖譜的研究方法
1.3 科學知識圖譜的研究意義
1.3.1 學科分析研究
1.3.2 科研合作網路分析
1.3.3 學科建設評估
1.4 科學知識圖譜的繪製與解讀流程
1.5 科學知識圖譜工具
1.6 本章小結
第2章 資料獲取與預處理
2.1 資料庫簡介
2.1.1 三大資料庫
2.1.2 OA資料庫
2.1.3 其他資料庫
2.2 資料獲取
2.2.1 CNKI資料獲取
2.2.2 CSSCI資料獲取
2.2.3 WOS資料獲取
2.3 數據預處理
2.3.1 WOS題錄格式說明
2.3.2 數據預處理前期準備
2.3.3 資料預處理操作
2.3.4 資料轉換存在的問題
2.3.5 工具演示說明
2.4 本章小結
第3章 文獻計量分析工具的應用
3.1 文獻計量分析理論方法
3.1.1 引文分析
3.1.2 共詞分析
3.2 CiteSpace
3.2.1 CiteSpace簡介
3.2.2 CiteSpace概念模型
3.2.3 下載與運行CiteSpace
3.2.4 設置參數
3.2.5 新建項目與視覺化
3.2.6 共詞網路視覺化視圖
3.2.7 科研合作網路圖譜
3.2.8 共被引網路
3.2.9 保存圖譜
3.3 VOSviewer
3.3.1 VOSviewer簡介
3.3.2 下載與運行VOSviewer
3.3.3 知識單元合併及刪除
3.3.4 創建圖譜
3.3.5 視覺化視圖
3.3.6 中文文獻視覺化圖譜
3.3.7 外文文獻視覺化圖譜
3.3.8 保存圖譜
3.4 HistCite
3.4.1 HistCite簡介
3.4.2 下載與運行HistCite
3.4.3 HistCite介面
3.4.4 繪製引文時序圖
3.5 Bibliometrix
3.5.1 Bibliometrix簡介
3.5.2 下載與運行Bibliometrix
3.5.3 Bibliometrix的部分功能
3.6 SATI
3.6.1 SATI簡介
3.6.2 SATI的部分功能
3.7 本章小結
第4章 多元統計分析工具SPSS的應用
4.1 多元統計分析理論方法
4.1.1 因數分析
4.1.2 聚類分析
4.1.3 多維尺度分析
4.1.4 戰略座標分析
4.2 BICOMB
4.2.1 BICOMB簡介
4.2.2 下載與運行BICOMB
4.2.3 使用BICOMB
4.3 SPSS
4.3.1 SPSS簡介
4.3.2 SPSS距離分析的應用
4.3.3 SPSS因數分析的應用
4.3.4 SPSS聚類分析的應用
4.3.5 SPSS多維尺度分析的應用
4.3.6 戰略座標分析的應用
4.4 本章小結
第5章 社會網路分析工具UCINET的應用
5.1 社會網路分析理論方法
5.1.1 中心度
5.1.2 凝聚子群
5.1.3 網路密度
5.2 UCINET
5.2.1 UCINET簡介
5.2.2 資料登錄/輸出
5.2.3 層次聚類
5.2.4 中心度計算
5.2.5 共詞網路視覺化圖譜
5.2.6 國內合作網路視覺化圖譜
5.2.7 保存圖譜
5.3 本章小結
第6章 LDA主題模型的應用
6.1 NLP理論方法
6.1.1 語料庫
6.1.2 分詞
6.1.3 征工程
6.1.4 文本表示方法
6.1.5 LDA主題模型
6.2 開源NLP工具包
6.3 Python整合式開發環境
6.4 分詞處理
6.4.1 分詞工具
6.4.2 自訂字典
6.5 詞袋模型示例
6.5.1 詞頻統計
6.5.2 TF-IDF統計
6.6 主題分析應用
6.6.1 數據準備
6.6.2 LDA主題模型的相關參數
6.6.3 程式碼
6.6.4 主題輸出與視覺化
6.6.5 熱點主題解讀
6.6.6 主題演化歷程
6.7 本章小結
附錄A 文獻計量分析的常用術語
附錄B 基本科學指標
附錄C 知網題錄資料格式轉換代碼
附錄D CSSCI題錄資料格式轉換代碼
1.1 知識圖譜的概念
1.1.1 科學知識圖譜
1.1.2 語義知識圖譜
1.2 科學知識圖譜的研究方法
1.3 科學知識圖譜的研究意義
1.3.1 學科分析研究
1.3.2 科研合作網路分析
1.3.3 學科建設評估
1.4 科學知識圖譜的繪製與解讀流程
1.5 科學知識圖譜工具
1.6 本章小結
第2章 資料獲取與預處理
2.1 資料庫簡介
2.1.1 三大資料庫
2.1.2 OA資料庫
2.1.3 其他資料庫
2.2 資料獲取
2.2.1 CNKI資料獲取
2.2.2 CSSCI資料獲取
2.2.3 WOS資料獲取
2.3 數據預處理
2.3.1 WOS題錄格式說明
2.3.2 數據預處理前期準備
2.3.3 資料預處理操作
2.3.4 資料轉換存在的問題
2.3.5 工具演示說明
2.4 本章小結
第3章 文獻計量分析工具的應用
3.1 文獻計量分析理論方法
3.1.1 引文分析
3.1.2 共詞分析
3.2 CiteSpace
3.2.1 CiteSpace簡介
3.2.2 CiteSpace概念模型
3.2.3 下載與運行CiteSpace
3.2.4 設置參數
3.2.5 新建項目與視覺化
3.2.6 共詞網路視覺化視圖
3.2.7 科研合作網路圖譜
3.2.8 共被引網路
3.2.9 保存圖譜
3.3 VOSviewer
3.3.1 VOSviewer簡介
3.3.2 下載與運行VOSviewer
3.3.3 知識單元合併及刪除
3.3.4 創建圖譜
3.3.5 視覺化視圖
3.3.6 中文文獻視覺化圖譜
3.3.7 外文文獻視覺化圖譜
3.3.8 保存圖譜
3.4 HistCite
3.4.1 HistCite簡介
3.4.2 下載與運行HistCite
3.4.3 HistCite介面
3.4.4 繪製引文時序圖
3.5 Bibliometrix
3.5.1 Bibliometrix簡介
3.5.2 下載與運行Bibliometrix
3.5.3 Bibliometrix的部分功能
3.6 SATI
3.6.1 SATI簡介
3.6.2 SATI的部分功能
3.7 本章小結
第4章 多元統計分析工具SPSS的應用
4.1 多元統計分析理論方法
4.1.1 因數分析
4.1.2 聚類分析
4.1.3 多維尺度分析
4.1.4 戰略座標分析
4.2 BICOMB
4.2.1 BICOMB簡介
4.2.2 下載與運行BICOMB
4.2.3 使用BICOMB
4.3 SPSS
4.3.1 SPSS簡介
4.3.2 SPSS距離分析的應用
4.3.3 SPSS因數分析的應用
4.3.4 SPSS聚類分析的應用
4.3.5 SPSS多維尺度分析的應用
4.3.6 戰略座標分析的應用
4.4 本章小結
第5章 社會網路分析工具UCINET的應用
5.1 社會網路分析理論方法
5.1.1 中心度
5.1.2 凝聚子群
5.1.3 網路密度
5.2 UCINET
5.2.1 UCINET簡介
5.2.2 資料登錄/輸出
5.2.3 層次聚類
5.2.4 中心度計算
5.2.5 共詞網路視覺化圖譜
5.2.6 國內合作網路視覺化圖譜
5.2.7 保存圖譜
5.3 本章小結
第6章 LDA主題模型的應用
6.1 NLP理論方法
6.1.1 語料庫
6.1.2 分詞
6.1.3 征工程
6.1.4 文本表示方法
6.1.5 LDA主題模型
6.2 開源NLP工具包
6.3 Python整合式開發環境
6.4 分詞處理
6.4.1 分詞工具
6.4.2 自訂字典
6.5 詞袋模型示例
6.5.1 詞頻統計
6.5.2 TF-IDF統計
6.6 主題分析應用
6.6.1 數據準備
6.6.2 LDA主題模型的相關參數
6.6.3 程式碼
6.6.4 主題輸出與視覺化
6.6.5 熱點主題解讀
6.6.6 主題演化歷程
6.7 本章小結
附錄A 文獻計量分析的常用術語
附錄B 基本科學指標
附錄C 知網題錄資料格式轉換代碼
附錄D CSSCI題錄資料格式轉換代碼
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