典型文献
基于领域主题的学科交叉特征识别方法研究——以医学信息学为例
文献摘要：
[目的/意义]为了更加精准地探究学科交叉规律,本研究构建一个基于领域主题的学科交叉特征识别框架以识别学科交叉主题、交叉态势以及交叉结构.[方法/过程]对WOS数据库中医学信息学领域2000—2020年发表的45546篇文献进行实证研究,首先基于LDA主题模型划分领域主题,然后引入Div指标分析比较学科交叉态势,最后构建学科共现网络并结合中介中心性分析学科边缘—核心子群结构.[结果/结论]本研究共划分9个子主题,分别为心脏信号传感系统、电子健康技术、电子病历系统、健康app和使用行为、医疗护理电子系统、随机治疗实验、图像分割和聚类、基于机器学习的特征识别以及癌症治疗风险评估,其中前5个主题的学科交叉程度在近5年呈现波动上升的趋势;学科结构方面,交叉程度较深的主题大多以工程学和计算机科学为核心学科.本研究有助于科研管理部门以及科研人员制定相关政策、优化资源配置、识别学科前沿等.[局限]由于早期期刊文献引文信息不全面,一定程度上会影响学科交叉程度计算的精确度.
文献关键词：
学科交叉;领域主题;LDA模型;特征;识别;医学信息学
中图分类号：
作者姓名：
陈琼;朱庆华;闵华;刘周颖
作者机构：
南京大学信息管理学院,江苏 南京210023;乔治梅森大学健康与服务学院,美国
文献出处：
引用格式：
[1]陈琼;朱庆华;闵华;刘周颖-.基于领域主题的学科交叉特征识别方法研究——以医学信息学为例)[J].现代情报,2022(04):11-24
A类：
Div,早期期刊
B类：
领域主题,交叉特征,特征识别,医学信息学,研究构建,识别框架,WOS,中医学,LDA,主题模型,分领,指标分析,共现网络,中介中心性分析,心子,传感系统,电子健康,电子病历系统,app,使用行为,医疗护理,电子系统,图像分割,基于机器学习,癌症治疗,学科结构,工程学,计算机科学,心学,科研管理,科研人员,优化资源配置,学科前沿,期刊文献,引文,上会
AB值：
0.362552
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