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| 編輯推薦： |
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1.结合主流的工具，系统介绍科学知识图谱在智慧图书馆领域的应用2.详细讲解BICOMB、SATI、CiteSpace、HistCite、SPSS、UCINET等常用工具在科学知识图谱中的应用方法3.为广大科研工作者提供实用的参考建议，有效辅助科研工作。
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| 內容簡介： |
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本书旨在讲述科学知识图谱中常用的工具及其应用。本书首先介绍知识图谱基础知识，智慧图书馆领域中文献题录数据的采集和预处理操作，然后介绍文献计量分析工具CiteSpace、VOSviewer、HistCite、Bibliometrix与SATI的应用，以及多元统计分析工具SPSS和社会网络分析工具UCINET的应用，最后阐述LDA（Latent Dirichlet Allocation，隐狄利克雷分配）主题模型的应用。本书适合科研人员、科研管理者和科学知识图谱爱好者阅读。
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| 關於作者： |
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王大阜，中国矿业大学图书馆工程师，从事校园网数据中心和信息化的建设与运维工作十余年，在运维、软件开发以及网络安全管理等方面具有丰富的实践经验，并从事过“网页开发”“C#程序设计”两门课程的教学工作。研究方向包括科学知识图谱、机器学习及网络安全，已发表论文数篇，主持一项江苏省高校哲学社会科学研究项目，参与研究一项江苏省高校哲学社会科学研究项目，参与研究一项国家社会科学基金项目。
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| 目錄：
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目 录第 1章 科学知识图谱概述11.1 知识图谱的概念11.1.1 科学知识图谱21.1.2 语义知识图谱31.2 科学知识图谱的研究方法61.3 科学知识图谱的研究意义71.3.1 学科分析研究71.3.2 科研合作网络分析81.3.3 学科建设评估91.4 科学知识图谱的绘制与解读流程101.5 科学知识图谱工具111.6 本章小结12第 2章 数据采集与预处理132.1 数据库简介132.1.1 三大数据库132.1.2 OA数据库142.1.3 其他数据库152.2 数据采集152.2.1 CNKI数据采集162.2.2 CSSCI数据采集202.2.3 WOS数据采集222.3 数据预处理242.3.1 WOS题录格式说明252.3.2 数据预处理前期准备272.3.3 数据预处理操作282.3.4 数据转换存在的问题302.3.5 工具演示说明322.4 本章小结33第3章 文献计量分析工具的应用343.1 文献计量分析理论方法343.1.1 引文分析343.1.2 共词分析373.2 CiteSpace383.2.1 CiteSpace简介383.2.2 CiteSpace概念模型383.2.3 下载与运行CiteSpace393.2.4 设置参数413.2.5 新建项目与可视化453.2.6 共词网络可视化视图473.2.7 科研合作网络图谱563.2.8 共被引网络593.2.9 保存图谱633.3 VOSviewer653.3.1 VOSviewer简介653.3.2 下载与运行VOSviewer663.3.3 知识单元合并及删除673.3.4 创建图谱673.3.5 可视化视图743.3.6 中文文献可视化图谱743.3.7 外文文献可视化图谱913.3.8 保存图谱973.4 HistCite993.4.1 HistCite简介993.4.2 下载与运行HistCite993.4.3 HistCite界面1003.4.4 绘制引文时序图1023.5 Bibliometrix1043.5.1 Bibliometrix简介1043.5.2 下载与运行Bibliometrix1063.5.3 Bibliometrix的部分功能1083.6 SATI1123.6.1 SATI简介1123.6.2 SATI的部分功能1153.7 本章小结117第4章 多元统计分析工具SPSS的应用1194.1 多元统计分析理论方法1194.1.1 因子分析1194.1.2 聚类分析1204.1.3 多维尺度分析1214.1.4 战略坐标分析1224.2 BICOMB1234.2.1 BICOMB简介1234.2.2 下载与运行BICOMB1234.2.3 使用BICOMB1244.3 SPSS1304.3.1 SPSS简介1304.3.2 SPSS距离分析的应用1314.3.3 SPSS因子分析的应用1344.3.4 SPSS聚类分析的应用1404.3.5 SPSS多维尺度分析的应用1444.3.6 战略坐标分析的应用1464.4 本章小结149第5章 社会网络分析工具UCINET的应用1505.1 社会网络分析理论方法1505.1.1 中心度1515.1.2 凝聚子群1555.1.3 网络密度1565.2 UCINET1565.2.1 UCINET简介1565.2.2 数据输入/输出1575.2.3 层次聚类1585.2.4 中心度计算1605.2.5 共词网络可视化图谱1615.2.6 国内合作网络可视化图谱1645.2.7 保存图谱1695.3 本章小结170第6章 LDA主题模型的应用1716.1 NLP理论方法1716.1.1 语料库1716.1.2 分词1726.1.3 特征工程1736.1.4 文本表示方法1736.1.5 LDA主题模型1756.2 开源NLP工具包1766.3 Python集成开发环境1776.4 分词处理1796.4.1 分词工具1796.4.2 自定义词典1806.5 词袋模型示例1806.5.1 词频统计1806.5.2 TF-IDF统计1816.6 主题分析应用1826.6.1 数据准备1826.6.2 LDA主题模型的相关参数1826.6.3 程序代码1836.6.4 主题输出与可视化1846.6.5 热点主题解读1866.6.6 主题演化历程1876.7 本章小结189附录A 文献计量分析的常用术语190附录B 基本科学指标191附录C 知网题录数据格式转换代码192附录D CSSCI题录数据格式转换代码194
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