简介:《知识组织文献分类表》系国际知识组织学会(ISKO)创始人IngetrautDahlberg博士为1974年创刊的《国际分类》杂志“分类法文献”栏目编纂的。1993年在该刊发表时,Dahlberg职博士在前面增加了一个导言。本表的许多类目可以根据学科或专业进行复分(以*标示),复分的依据是Dahlberg博士编纂的另一部分类表——《信息编码分类表》(ICC)。在多数情况下,ICC代码与《知识组织文献分类表》代码结合时需加“一”,只有5—6大类直接按ICC复分。例:“048—51/4医学叙词表”,而“651/4有关医学叙词表的文献”。本表根据《知识组织》杂志1999年第4期刊登的修订版译出。该刊编辑根据知识组织领域研究的进展,对类目作了少许更动,并将《信息编码分类表大纲》附在表后,以便对照、使用。
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.