收稿日期: 2016-03-06
修回日期: 2016-05-24
网络出版日期: 2016-06-05
基金资助
本文系年度国家社会科学基金项目“文献内容分析与引文分析融合的知识挖掘与发现研究”（项目编号：16BTQ074）和江西省自然科学基金面上项目“云计算环境下数字文化资源集成管理与集成服务创新研究”（项目编号：20151BAB207062）研究成果之一。
Journal Coupling Analysis Based on Citation Content
Received date: 2016-03-06
Revised date: 2016-05-24
Online published: 2016-06-05
［目的/意义］期刊耦合分析是从期刊吸收知识的共性进行期刊研究的方法，由于来源知识的分散性使得期刊耦合分析的应用效果较差。为改善其应用效果，提出一种融入引文内容信息的期刊耦合分析法。［方法/过程］该方法通过提取代表期刊引文内容的特征词，并通过融合函数将其融入传统的期刊耦合分析中。以图书情报学17种核心期刊为研究对象，分别构建了融入引文内容信息前、后的期刊网络，对两种期刊网络进行多维尺度分布对比、块模型划分对比、核心-边缘结构对比。［结果/结论］结果发现，融入引文内容信息后期刊耦合分析的网络特征有了明显改善，其期刊分析能力得到显著提升。
李秀霞 , 马秀峰 , 程结晶 . 融入引文内容的期刊耦合分析[J]. 图书情报工作, 2016 , 60(11) : 100 -106 . DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2016.11.014
[Purpose/significance] The journal coupling analysis (JCA) is a journal research method based on absorbing the knowledge from other journals. The application effect of the JCA is poor because of the dispersion of knowledge sources. In order to improve the analysis result, this paper proposes a new method, named content and journal coupling analysis (C-JCA). [Method/process] This method extracts the characteristic words of the journal citation content, and then integrates them into the traditional JCA. It takes 17 kinds of CSSCI journals of Library and Information Science in China for example, builds two journal networks of JCA and C-JCA separately, and compares their multi-dimensional scale distribution, block models and core/edge structure. [Result/conclusion] Comparing C-JCA with traditional JCA, it finds that the network characteristic of journal coupling analysis based on citation content has obvious improvement, and the journal analysis ability gets significantly promoted.
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