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內容簡介： 本书主要对算法构建论文层次学科分类体系在科学计量学中的应用进行了系统研究。内容翔实、结构清晰，理论与案例相结合，为算法构建论文层次学科分类体系的进一步发展和更广泛的应用提供研究基础。本书有助于科学计量学领域的研究者、科研管理领域的决策者深入了解学科分类体系及其在科学计量分析和科学评价中的作用，为实践中选择学科分类体系提供参考借鉴。 關於作者： 耿海英，女，中国社会科学院中国社会科学评价研究院副研究员，硕士生导师。发表学术论文数十篇，主持参与多项国家社会科学基金等研究项目。研究方向为科学计量学和期刊评价。 目錄： 目录 第1章绪论 1.1 研究背景和意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.2 概念的界定 1.2.1 学科 1.2.2分类 1.2.3 学科分类和学科分类体系 1.2.4 算法构建论文层次学科分类体系 1.3 研究内容和方法 1.3.1研究对象 1.3.2 研究思路 1.3.3 框架结构 1.3.4 研究方法 1.4 研究内容的组织结构 第2章算法构建论文层次学科分类体系研究进展 2.1 发展历程 2.1.1 共被引聚类探索学科结构阶段 2.1.2 算法构建期刊层次分类体系为主的阶段 2.1.3论文层次分类体系快速发展的阶段 2.1.4小结. 2.2构建方法研究 2.2. 1构建流程 2.2.2 构建数据关系 2.2.3聚 类方法 2.2.4 描述学科领域 2.3特点研究 2.4应用研究 2.4.1 构建领域数据集 2.4.2描述学科结构 2.4.3学科标准化 2.5 具体案例:引文主题(Citation Topics， CT) 2.5.1 CT基本情况 2.5.2 CT更新 2.5.3 CT使用 2.6 发展方向 2.6. 1探索基于深度学习文档表征技术构建数据关系 2.6.2 人文社会科学的构建方法研究 2.6.3通过与其他学科分类体系的应用比较深入研究其特点 2.7本章小结 第3章算法构建论文层 次学科分类体系的特点与传统学科分类体系比较的视角 3.1传统学科分类体系 3.1. 1文献分类体系 3.1.2 国际/国家标准分类体系 3.1.3 学位教育分类体系 3.1.4 科学基金分类体系 3.2学科分类体系的自身特点比较 3.2.1编制/构建方法 3.2.2 层级结构 3.2.3更 新周期 3.3分类结果的比较 3.3.1 数据和方法 3.3.2结果 3.3.3结论与讨论 3.4本章小结 第4章构建领域数据集中的应用 4.1 领域数据集及其构建方法 4.1.1构建领域数据集的常用方法 4.1.2 领域数据集的质量评估与结果比较 4.2算法 构建论文层次学科分类体系的应用 4.3案例:基于CT与基于期刊构建数据集的比较——以科学计量学为例 4.3.1科学计量学及其研究内容 4.3.2现有构建科学计量学数据集方法 4.3.3数据和方法 4.3.4 研究结果 4.3.5结论和讨论 4.4 本章小结 第5章学科标准化中的应用 5.1学科标准化及常用指标 5.1.1学科标准化 5. 1.2 学科标准化常用指标 5.2 学科标准化中的学科分类体系 5.2.1期刊层次分类体系 5.2.2算法构建论文 层次学科分类体系 5.2.3不同分类体系对学科标准化的影响比较 5.3案例:不同学科分类体系对机构科研影响力评价的影响 5.3.1数据和方法 5.3.2研究结果 5.3.3 结论和讨论 5.4本章小结 第6章期刊学科结构与影响力评价中的应用 6.1期刊学科结构与影响力评价 6.1.1 期刊学科结构 6.1.2期刊影响力评价 6.2期刊层次分类体系使用中的问题 6.3 案例:基于论文层次学科分类体系的期刊主题画像与影响力 6.3.1数据和方法 6.3.2结果 6.3.3结论 6.4本章小结 第7章总结与讨论 7.1主要研究工作与结论 7.1.1 算法构建论文层次学科分类体系的研究述评 7.1.2 算法构建论文层次学科分类体系的特点研究 7.1.3科学计量学中的应用比较 7.2主要贡献与创新 7.2.1充分揭示了各种学科分类体系的特点 7.2.2 应用比较研究聚焦于科学计量学的三个主要方面 7.2.3 丰富和完善了学科分类理论和方法 7.3 研究不足与展望 7.3.1研究不足 7.3.2 研究展望 参考文献 附表

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