李迎迎
- 作品数：4 被引量：34H指数：3
- 供职机构：华中师范大学信息管理系更多>>
- 发文基金：国家社会科学基金浙江省自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：文化科学更多>>
- 基于文献数据可视化的知识发现模型研究被引量：1
- 2016年
- 文章将文献研究方法应用于知识发现,探讨了文献数据中知识的可视化挖掘,设计了基于文献数据可视化的知识发现模型。通过利用"知识发现"领域的相关文献资源的高频关键词进行实例分析,结果表明,大量的文献数据通过可视化的形式可以将知识显性化呈现,因此该模型为文献数据可视化的知识发现提供了系统的思路与方法,实现了知识的显性化表达,以满足用户的知识需求。
- 高劲松李迎迎梁艳琪孙玉琦
- 关键词：文献数据知识发现可视化知识挖掘
- 基于博硕论文的我国LIS研究主题变化趋势被引量：8
- 2016年
- 以CNKI收录的LIS博硕论文为基础数据,将2000-2015年平均分为四个时间段,基于聚类分析,利用Mindmapper绘制主题演变图,分析研究主题的持续、转移及弱化情况,继而利用战略坐标图,探讨LIS的主题演变的成熟度及核心度情况。LIS的持续研究主题主要集中在图书馆服务、信息服务与知识服务、文献计量与知识图谱、层次分析法等方面,并随着时间发展,出现新兴研究主题。本文系统梳理国内LIS发展的主题脉络,以期为LIS的研究及学科发展提供借鉴与参考,促进LIS的可持续发展。
- 李迎迎
- 关键词：聚类分析研究主题
- 基于关联数据的知识发现模型构建研究被引量：13
- 2016年
- 分析了关联数据应用于知识发现的可行性与优势,对比关联数据集和知识集的特征,提出了基于关联数据的知识发现过程金字塔。在此基础上,构建了基于关联数据的知识发现模型,并对其进行了深入探讨。最后以关联数据可视化工具gFacet为例进行实例分析,结果表明,该模型可以为开放网络环境下的知识发现提供新的研究范式与方案,能够实现关联数据环境下的知识抽取,从而构建新环境下的创新性知识,满足用户的多维知识需求。
- 高劲松李迎迎刘龙梁艳琪
- 关键词：关联数据知识发现模型构建数据挖掘
- 国内“互联网+”领域研究热点及内容分析被引量：12
- 2016年
- [目的/意义]为厘清国内"互联网+"的研究现状,分析国内核心期刊收录的"互联网+"相关文献数据,以期对"互联网+"研究和发展提供借鉴和指导。[方法/过程]采用聚类分析、战略坐标图分析和内容分析等研究方法,聚焦"互联网+"热点主题研究。[结果/结论]结果显示"互联网+"发展之初已形成9大聚类类团,最终基于内容分析将9大热点类团从"互联网+"理念、方法及应用等三个方面进行宏观界定。
- 李迎迎
