期刊论文核心研究主题识别及其演化路径可视化方法研究——以我国医疗健康信息领域期刊论文为例

doi:10.13266/j.issn.0252-3116.2020.05.010

图书情报工作 ›› 2020, Vol. 64 ›› Issue (5): 89-99.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2020.05.010

期刊论文核心研究主题识别及其演化路径可视化方法研究——以我国医疗健康信息领域期刊论文为例

岳丽欣, 周晓英, 陈旖旎

中国人民大学信息资源管理学院北京 100872

收稿日期:2019-05-09 修回日期:2019-10-21 出版日期:2020-03-05 发布日期:2020-03-05
通讯作者: 周晓英(ORCID:0000-0002-9116-1525),教授,博士生导师,通讯作者,E-mail:xyz-ruc@qq.com
作者简介:岳丽欣(ORCID:0000-0002-7268-7871),博士研究生;陈旖旎(ORCID:0000-0002-1487-8186),博士研究生。
基金资助:
本文是国家自然科学基金项目"医疗健康网站信息可信度与质量控制研究"（项目编号：71473260）和国家社会科学基金项目"健康中国建设中的国民健康促进和健康服务策略研究"（项目编号：16AZD021）研究成果之一。

Research on Topic Identification of Papers Core Research Subjects and Evolution Path Visualization Method

Yue Lixin, Zhou Xiaoying, Chen Yini

School of Information Resources Management, Renmin University of China, Beijing 100872

Received:2019-05-09 Revised:2019-10-21 Online:2020-03-05 Published:2020-03-05

摘要/Abstract

摘要： [目的/意义] 提出领域核心研究主题识别及其演化路径可视化方法，以期为领域主题演化分析研究提供借鉴，对于揭示领域核心主题的演化特征与发展规律具有一定的意义。[方法/过程] 利用LDA模型进行主题识别，结合多维尺度分析和可视化技术将LDA主题识别结果映射到二维空间，识别主题之间的关联关系，确定核心主题、次要主题；利用主题相似度算法探测相邻时期主题之间的关联，提出一种新的可视化展示方法，构建不同类型研究主题的交叉演化路径，以揭示核心主题、次要主题在演化过程中的动态变化。[结果/结论] 以我国医疗健康信息领域为例进行实证研究，研究结果发现，我国医疗健康信息领域核心研究主题主要有电子健康档案、互联网医疗等，其中，健康管理、智慧医疗等核心主题呈现良好的发展演化趋势。

关键词: 核心研究主题, 主题识别方法, 主题演化路径, 可视化方法, 医疗健康信息

Abstract: [Purpose/significance] This paper proposes the identification of the core research topics and their evolution path visualization methods, in order to provide reference for the field subject evolution analysis research, which has certain significance for revealing the evolution characteristics and development laws of the core topics.[Method/process] Using the LDA model for topic recognition and combining multi-dimensional scaling analysis and visualization techniques to map LDA topic recognition results to two-dimensional space. The topic similarity algorithm was used to detect the association between adjacent time topics, a new visual display method was proposed. We constructed cross-evolution paths of different types of research topics to reveal the dynamic changes of core topics and secondary topics in the evolution process.[Result/conclusion] Taking the medical health information field in China as an example, the research results show that the core research topics in the field of medical and health information in China mainly include electronic health records and Internet medical treatment. Among them, core themes such as health management and smart medical treatment show a good development trend.

Key words: core research topics, topic recognition method, topic evolution path, visualization, medical health information

中图分类号:

G251.2

岳丽欣, 周晓英, 陈旖旎. 期刊论文核心研究主题识别及其演化路径可视化方法研究——以我国医疗健康信息领域期刊论文为例[J]. 图书情报工作, 2020, 64(5): 89-99.

Yue Lixin, Zhou Xiaoying, Chen Yini. Research on Topic Identification of Papers Core Research Subjects and Evolution Path Visualization Method[J]. LIS, 2020, 64(5): 89-99.

参考文献

[1] 王莉亚.主题演化研究进展[J].情报探索, 2014(4):29-32.
[2] 白如江,冷伏海.k-clique社区知识创新演化方法研究[J].图书情报工作,2013,57(17):94-99.
[3] RITZHAUPT A D. An investigation of distance education in North American research literature using co-word analysis[J]. International review of research in open & distance learning, 2010, 11(1):37-60.
[4] 程齐凯,王晓光.一种基于共词网络社区的科研主题演化分析框架[J].图书情报工作,2013,57(8):91-96.
[5] 王效岳, 刘自强, 白如江,等. 基于基金项目数据的研究前沿主题探测方法[J]. 图书情报工作, 2017, 61(13):87-98.
[6] 李湘东, 张娇, 袁满. 基于LDA模型的科技期刊主题演化研究[J]. 情报杂志, 2014(7):115-121.
[7] 刘自强,王效岳,白如江.多维度视角下学科主题演化可视化分析方法研究[J].中国图书馆学报,2016,42(6):67-84.
[8] 周源,张超,唐杰,等.基于主题变迁的领域发展路径智能化识别[J].图书情报工作, 2018,62(14):62-71.
[9] HAVRE S, HETZLER E, WHITNEY P, et al. ThemeRiver:visualizing thematic changes in large document collections[J]. Visualization & computer graphics IEEE transactions on, 2002, 8(1):9-20.
[10] ROSVALL M,BERGSTROM C T. Mapping change in large networks[J].PlosOne,2010,5(1):e8694.
[11] 王晓光,程齐凯.基于NEViewer的学科主题演化可视化分析[J].情报学报,2013,32(9):900-911.
[12] 牟冬梅,郑晓月,琚沅红,等.学科知识结构揭示模型构建[J].图书情报工作,2017,61(12):6-13.
[13] 郑晓月,牟冬梅,琚沅红,等.学科知识结构揭示流程与方法探究[J].图书情报工作,2017,61(12):14-20.
[14] 牟冬梅,琚沅红,郑晓月,等.基于时间-关键词共现分析的学科动态知识结构研究——以国外图书情报学为例[J].图书情报工作,2017,61(12):21-31.
[15] 郑晓月,牟冬梅,琚沅红,等.学科知识结构主题演化模式研究——以图书情报学领域"计量学"主题为例[J].图书情报工作,2017,61(12):32-41.
[16] KOSTOFF R N,EBERHART H J,TOOTHMAN D R,et al. Database tomography for technical intelligence:comparative roadmaps of the research impact assessment literature and the Journal of the American Chemical Society[J]. Scientiometrics,1997,40(1):103-138.
[17] LANDAUER T K, DUMAIS S T. A solution to Plato's problem:the latent semantic analysis theory of acquisition, induction, and representation of knowledge[J]. Psychological review, 1997, 104(2):211-240.
[18] SHEN C, LI T, DING C H Q. Integrating clustering and multi-document summarization by bi-mixture probabilistic latent semantic analysis (PLSA) with sentence bases[C]//AAAI Conference on Artificial Intelligence. Palo Alto:AAAI Press, 2011:914-920.
[19] BLEI D M,Ng A Y,JORDAN M I.Latent Dirichlet allocation[J].The journal of machine learning research,2003(3):993-1022.
[20] SIEVERT C, SHIRLEY K. LDAvis:a method for visualizing and interpreting topics[C]//Proceedings of the workshop on interactive language learning, visualization, and interfaces. Baltimore:Association for Computational Linguistics, 2014:63-70.
[21] CUI W W,LIU S X,LI T,et al.Text flow:towards better understanding of evolving topics in text[J].Transactions on visualization and computer graphics,2011,17(12):2412-2421.
[22] 吴斌,王柏,杨胜畸.基于事件的社会网络演化分析框架[J].软件学报, 2011,22(7):1488-1502.
[23] 钱铁云,李青,许承瑜.面向科技主题发展分段的社区核心圈技术[J].计算机科学与探索, 2010,4(2):170-179.
[24] 赵加奎,林军,陆瑛,等.新媒体在健康传播中的应用现状及对策[J].中国健康教育,2016,32(10):919-921.
[25] 胡蓉,陈惠芳,徐卫国.移动医疗服务中医患互动对患者感知价值的影响——以知识共享为中介变量[J].管理科学,2018,31(3):75-85.
[26] 王雪,石元博,黄越洋.基于Apriori算法的数据挖掘在移动医疗终端系统中的研究[J].数字技术与应用,2017(9):60-61.
[27] 韩正臣,张基栋.基于安卓的诊所预约与健康管理系统的设计与实现[J].信息技术与信息化,2016(12):30-35.
[28] 林静,吴向阳.基于"互联网+"的医疗信息化建设[J].电脑知识与技术,2016,12(23):216-218.

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Research on Topic Identification of Papers Core Research Subjects and Evolution Path Visualization Method

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[1]	李嘉兴, 王雷, 宋士杰, 朱庆华. 重大突发公共卫生事件驱动的医疗数据开放治理模式研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(4): 23-32.
[2]	王秀红, 高敏. 基于BERT-LDA的关键技术识别方法及其实证研究——以农业机器人为例[J]. 图书情报工作, 2021, 65(22): 114-125.
[3]	罗卓然, 蔡乐, 钱佳佳, 陆伟. 学术论文创新贡献句识别研究[J]. 图书情报工作, 2021, 65(12): 93-100.
[4]	黄国彬, 闫鑫. 美国高校面向个人数字存档信息的管理规范研究[J]. 图书情报工作, 2021, 65(4): 123-134.
[5]	马捷, 吴文玲, 孙恒宇, 王春秀. 中医诊疗知识库术语规范化研究[J]. 图书情报工作, 2021, 65(2): 17-26.
[6]	马捷, 王珏, 孙恒宇, 李璐. 基于医案元数据的中医诊疗数据集构建方法与实证研究[J]. 图书情报工作, 2021, 65(2): 27-36.
[7]	陈定权, 王孟卓, 钱海钢. 图书馆实施RFID的技术与管理问题[J]. 图书情报工作, 2020, 64(21): 34-41.
[8]	刘云, 高凡, 杨勇, 吴蓉, 李颖. 认证式推广:高校图书馆经典阅读推广路径新探索——以西南交通大学图书馆为例[J]. 图书情报工作, 2020, 64(13): 67-73.
[9]	裘惠麟, 邵波. 多源数据环境下科研热点识别方法研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(5): 78-88.
[10]	马捷, 李璐, 耿寒冰, 胡漠. 智慧居家养老服务三级应急响应信息协同体系构建[J]. 图书情报工作, 2019, 63(15): 33-43.
[11]	刘自强, 许海云, 岳丽欣, 方曙. 基于Chunk-LDAvis的核心技术主题识别方法研究[J]. 图书情报工作, 2019, 63(9): 73-84.
[12]	刘云, 高凡, 杨勇, 李颖. 嵌入式推广:高校图书馆经典阅读推广的有效路径——以西南交通大学为例[J]. 图书情报工作, 2018, 62(24): 104-109.
[13]	董坤, 许海云, 隗玲, 方曙. 基于多源数据的技术产业化潜力分析方法研究——以基因工程疫苗技术为例[J]. 图书情报工作, 2018, 62(2): 89-99.
[14]	初景利, 唐果媛. 图书馆与智库[J]. 图书情报工作, 2018, 62(1): 46-53.
[15]	黄国彬, 张莎莎, 闫鑫. 个人数据的概念范畴与基本类型研究[J]. 图书情报工作, 2017, 61(5): 41-49.