基于语义共词网络演化的学科新兴趋势浮现机理与探测研究

随着全球科研竞争的加剧，即时跟踪科学前沿、准确把握学科发展趋势成为政府科技管理部门和一线科研机构抢占科研先机和树立学科地位的关键。本课题借助文本挖掘、语义本体和复杂网络分析技术，探索构建学科知识结构的语义共词网络表示模型，利用大规模共词网络社区结构属性的时间序列分析，揭示科研主题关联演变与新兴主题内核收敛和外延扩展规律，阐释科研主题产生、成长、成熟和衰落各阶段的转变动力因素和新兴主题浮现机理，进而综合词频、共现关系强度、社区网络地位和学科背景等指标设计新兴主题语义价值的加权计量算法，通过当期数值与跨时段变化速率的综合判别新兴趋势。该研究对于阐明微观层面上的科学知识增长机制，完善基于文献的知识发现理论和情报分析方法具有重要意义，在科技动态监测和科研战略决策辅助领域拥广阔应用空间。

本项目借助大规模共词网络社区结构的演化分析和特定科学概念的演化过程分析，从理论、模拟与实证三个角度，研究了知识网络的演化过程，揭示了学科主题演化机理。在比较分析了多种网络社区发现算法和多款知识地图绘制与分析工具后，我们设计了一个基于共词网络的科研主题演化分析框架，并自主开发了一款网络演化与趋势探测软件NEViewer。借助该软件，我们从宏观、中观和微观三个层面，可视化地揭示了科研主题的产生、分裂、扩张、合并、收缩和消亡过程，并通过计算机学科领域的实证研究，在一定程度上解释了学科新兴趋势的浮现机理。此外，我们还研究了特定领域的本体构建方法，在此基础上对新兴趋势浮现探测算法进行了一定的探索。. 本项目的研究成果对创新基于文献的知识发现理论和情报分析方法具有重要意义，在科技动态监测和科研战略决策辅助领域拥广阔应用空间。项目组在International Conference of the International Society for Scientometrics and Informetrics，Journal of Knowledge Management、Chinese Journal of Library and Information Science、《情报学报》、《系统工程理论与实践》、《图书情报工作》、《图书情报知识》等国内外知名期刊和国际会议共发表9篇论文，获得1项软件著作权。