简介:Folksonomy是一种自底向上、用户可以自由参与的分类方法,但随着标签数量的不断增加,Folksonomy的进一步发展受到制约。通过对Folksonomy的概述以及对其改进的国内外研究现状介绍,着重从提取Folksonomy中的本体、扩展Folksonomy的语义关系、融合Folksonomy与本体三个维度分析本体在Folksonomy改进研究中发挥的作用。在总结国内外基于本体的Folksonomy的研究成果的基础之上,对未来基于本体的Folksonomy研究方向提出建议:注重自然语言聚类与协作标签系统的作用,关注计算机技术与标签本体构建的结合,尝试外部本体词表的引入,拓展Folksonomy的应用范围。
简介:以WebofScience、CNKI和CSSCI数据库中收录的大数据研究文献为数据来源,综合运用文献计量和内容分析方法,借助Citespace和Ucinet可视化软件绘制知识图谱,从多个角度梳理和分析国内外大数据领域的研究进展,为我国大数据研究提供参考.研究结果表明:第一,国外大数据研究起步早于国内,目前都处于快速发展阶段,大数据有望持续成为接下来几年学术界的研究热点;第二,美国是大数据领域发文最多的国家,研究水平具有绝对优势,中国发文量第二,在国际上具有一定的影响和地位;第三,国内和国外大数据研究领域的合作网络都比较分散,没有形成规模较大的合作群体,少量合作群以同城同机构合作为主;第四,DeanJ、ManyikaJ、WhiteT是国外大数据领域的高被引作者,迈尔-舍恩伯格·维克托、徐子沛、郭晓科是国内大数据领域的高被引作者,在引导人们全面深入了解大数据方面发挥着重要作用;第五,Hadoop、sciencedata、machinelearning、system、mapreduce是国外大数据领域的研究热点,而国内大数据领域的研究热点是信息技术、数据技术、物联网和信息安全.对国内大数据研究的建议:积极吸取国外研究成果,拓展新的研究主题;加强不同研究主体之间的合作与交流;加强大数据理论研究,推进完整研究体系的形成.
简介:从文献的学科分布、国家分布、机构分布、作者分布等外在特征、知识基础和研究前沿三个方面,利用CiteSpace和VOSviewer信息可视化分析软件对WebofScience数据库中关于科研数据管理研究的2849篇论文进行分析.研究结果发现,国外科研数据管理研究大体可分为20世纪90年代的萌芽阶段、2000-2008年的形成阶段、2009-2016年的发展阶段.最后系统总结和梳理出国外图书情报学科科研数据管理研究的三大研究热点:科研数据管理理论、科研数据管理服务和科研数据管理案例,以期对我国科研数据管理研究和实践提供指引与借鉴.