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J-GLOBAL ID：201902281528876359   整理番号：19A2531507

学問分野研究の最前線検出方法研究評価【JST・京大機械翻訳】

Research Review of Frontier Detection Methods in Subject Fields

著者 (2件)： Huang Xiaobin (中山大学資訊管理学院,广州,510006) ,  Wu Gao (中山大学資訊管理学院,广州 510006;广西師范大学図書館,桂林 541004)
資料名： Qingbao Xuebao  (Qingbao Xuebao)
巻： 38  号： 8  ページ： 872-880  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1460A  ISSN： 1000-0135  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： まず第一に,研究前線に関する概念を紹介し,次に,引用関係に基づく検出方法(共引用分析,文献結合解析,直接引用分析),およびテキスト内容に基づく検出方法(単語頻度解析,および分析)を,主題領域研究における最前線検出方法に分類する。複合関係に基づく検出方法,共語解析,主題モデル法,および検出方法の3つのタイプ,そして,あらゆる種類の検出方法の開発,応用,および効果の利点をレビューする。最後に,異なるタイプの研究フロンティア検出方法の欠陥を要約し,将来の開発動向と方向を予測した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単語 ,  引用調査 ,  *検出法 ,  モデル
準シソーラス用語： 開発動向 ,  頻度分析 ,  テキスト ,  結合解析 ,  共引用 ,  研究評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学問 ,  研究 ,  検出方法 ,  評価