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| 內容簡介： |
本书首先阐述了社交媒体、健康信息、研究主题、主题演化和知识网络等相关概念，并对研究涉及的方法、工具等进行梳理，探讨了研究所需的时间序列分析理论、生命周期理论和引文分析理论等理论基础，对健康信息、主题演化等相关领域的研究现状进行了梳理总结。其次，为揭示健康信息领域的理论、实践和发展规律，本书对健康信息领域的研究主题展开探索研究，以健康信息领域期刊论文的研究主题为研究对象，对期刊论文中的健康相关研究主题进行识别和发现；定量化、可视化地测度、揭示健康信息领域研究主题扩张与收敛的客观演变现象，并综合内部文本和外部引文进行健康信息领域研究主题扩张与收敛模型构建，以此为基础，对研究主题扩张与收敛变化特征进行分析；在研究主题扩张与收敛特征分析结果基础上，对健康信息领域的研究主题进行时间序列演变分析，总结归纳健康信息领域研究主题的动态演化规律，以有效分析健康信息领域的理论、实践和发展规律。
具体来说，首先说明本书研究所需要的健康信息领域研究数据的收集和获取步骤，包括健康信息领域文本数据的获取、处理，以及健康信息领域引文数据的抓取和处理。后续研究内容主要包括：健康信息领域研究主题扩张与收敛程度计算研究；健康信息领域研究主题扩张与收敛模型构建及特征研究；健康信息领域研究主题动态演化规律研究。根据研究框架中的方法步骤，从内部文本和外部引文两个维度进行健康信息领域研究主题扩张与收敛程度计算。在 LDA（latent Dirichlet allocation）主题识别结果基础上，基于语义组块抽取提升研究主题语义信息价值，然后综合研究主题相关文档数量及主题词分布概率，从内部文本测度研究主题扩张与收敛程度；在健康信息领域引文网络构建结果的基础上，利用 Node2vec算法模型对各个时期引文网络进行特征提取并表示为高维向量，然后通过 t-SNE算法将引文网络节点向量进行降维并根据欧氏距离测度同一研究主题内部引文网络节点最远距离，进而实现从外部引文维度进行研究主题扩张与收敛程度计算。通过上述研究，得到基于内部文本和外部引文两个维度的健康信息领域研究主题扩张与收敛程度计算结果。
根据上述计算结果，利用科学、严谨的数学模型对研究主题扩张与收敛时序变化数据进行跟踪建模，结合模型构建结果总结、归纳健康信息领域研究主题扩张与收敛时序演变特征。对不同类型的研究主题内容进行分析，根据生命周期理论，结合模型构建结果，将健康信息领域研究主题发展变化过程归纳为萌芽阶段、探索阶段、加速发展阶段、稳定发展阶段、衰落阶段等阶段（目前发展到第 3个阶段），依据健康信息领域研究主题内容分析和研究主题演化阶段划分及分析结果，对健康信息领域几十年来研究主题的动态演化规律进行总结归纳。研究发现，健康信息领域研究主题的发展演变过程呈现出以下动态演化规律：健康信息素养呈现从对健康信息的认可到利用再到评价的变化趋势，健康信息需求呈现从专业集中性、单一被动性到多主体性、多层次性的变化趋势，健康信息行为呈现从搜寻性到传播性再到评价性的变化趋势，健康信息服务呈现从“图书馆 医疗机构”到“图书馆 多平台”的变化趋势，健康信息系统呈现从框架设计到平台设计的变化趋势。
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| 目錄：
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1 绪 论111 研究背景与问题112 研究目标与意义313 研究内容与思路414 研究方法与研究工具 715 组织结构及逻辑关系 1116 本章小结13
2 研究现状与理论基础 1421 相关概念及其界定1422 研究现状2123 理论基础6224 本章小结70
3 研究框架7231 健康信息领域概述7232 研究数据7333 研究框架逻辑结构8134 健康信息领域研究主题扩张与收敛程度计算方法流程8335 研究主题扩张与收敛模型构建流程及特征分析思路95
36 健康信息领域研究主题动态演化规律的总结思路9937 本章小结100
4 健康信息领域研究主题扩张与收敛程度计算研究 10141 基于内部文本的研究主题扩张与收敛程度计算10142 基于外部引文的研究主题扩张与收敛程度计算10743 对比验证11444 讨论11645 本章小结117
5 健康信息领域研究主题扩张与收敛模型构建及特征研究 11851 健康信息领域研究主题扩张与收敛时间序列融合11852 健康信息领域研究主题扩张与收敛模型构建12053 健康信息领域研究主题扩张与收敛特征分析12754 对比验证13455 讨论13656 本章小结137
6 健康信息领域研究主题动态演化规律研究 13961 基于模型构建结果的研究主题内容分析13962 基于模型构建结果的研究主题演化阶段划分及分析14863 健康信息领域研究主题演化阶段变迁原因揭示15564 健康信息领域研究主题动态演化规律归纳总结16165 讨论18166 本章小结182
7 总结与展望 183
71 研究总结183
72 研究中的不足与未来工作 185
附 录187
附录1 健康信息领域引文数据抓取 Python代码187
附录2 基于 LDA主题模型的健康信息领域研究主题识别 Python代码 189
参考文献 192
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