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  济宁医学院学报  2017, Vol. 40 Issue (6): 453-456  DOI:10.3969/j.issn.1000-9760.2017.06.017
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颜鑫, 孙悦, 孙芸, 王倩飞. 基于文献计量学方法的我国知识图谱研究的回顾与展望[J]. 济宁医学院学报, 2017, 40(6): 453-456. DOI: 10.3969/j.issn.1000-9760.2017.06.017.
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YAN Xin, SUN Yue, SUN Yun, WANG Qianfei. Review and prospect of knowledge mapping research based on bibliometrics in China[J]. Journal Of Jining Medical University, 2017, 40(6): 453-456. DOI: 10.3969/j.issn.1000-9760.2017.06.017.
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基金项目

济宁医学院2015年度大学生创新训练计划立项项目(cx2015066);济宁医学院青年基金项目(JYQ2011IKZ004)

通信作者

王倩飞, E-mail:qianfeiwang@126.com;

文章历史

收稿日期:2017-10-09
基于文献计量学方法的我国知识图谱研究的回顾与展望
颜鑫1, 孙悦2, 孙芸1, 王倩飞1    
1. 济宁医学院医学信息工程学院, 日照 276826;
2. 南开大学商学院, 天津 300071
摘要: 以中国知网(CNKI)《中国学术期刊(网络版)》(CAJD)为数据来源,以知识图谱相关论文为研究对象,利用文献计量学方法从年代、作者、机构、研究热点等方面进行统计分析,以揭示我国知识图谱研究的现状及趋势。
关键词: 知识图谱    CNKI    文献计量    
Review and prospect of knowledge mapping research based on bibliometrics in China
YAN Xin1, SUN Yue2, SUN Yun1, WANG Qianfei1    
1. School of Medical Information Engineering, Jining Medical University, Rizhao 276826, China;
2. Business School, Nankai University, Tianjin 300071, China
Abstract: The paper takes China Academic Journal Network Publishing Database(CAJD)as the data source, the research papers related to the knowledge mapping as the research object, and uses the bibliometrics method to analyze from some aspects, such as the time, authors, institutions and research hotspots to reveal the status quo and trend of knowledge mapping in China.
Key words: Knowledge mapping    CNKI    Bibliometrics    

知识图谱是以科学学为基础,涉及应用数学、信息科学等多门学科的交叉领域,是科学计量学和信息计量学的新发展[1]。它以知识域为对象,显示科学知识的发展进程与结构关系,旨在揭示科学发展态势,对科学知识的结构、关系与演化过程进行可视化呈现,具有可视化和形象化等特征[2]。自2005年知识图谱概念被引入国内以来[3],广泛应用于多个领域并且取得了丰硕的成果。本文旨在利用文献计量学方法对我国知识图谱研究论文的年代、作者、机构、研究热点进行定量研究,从而揭示我国知识图谱研究的发展历史、现状,为知识图谱未来的发展提供有益借鉴。

1 数据来源

本文以中国知网(CNKI)《中国学术期刊(网络版)》(CAJD)为数据来源,检索策略为:(篇名知识图谱或者关键词知识图谱,时间为不限-2016年)。数据收集时间为2017年6月20日。经过数据清洗后,将1898篇研究论文作为统计资料,按照Notefirst格式套录论文题目、作者、作者单位、年代、关键词等数据,并采用Bicomb(书目共现分析系统)、Excel对数据进行统计分析。

2 结果分析 2.1 年代分布

科学文献作为科学信息的主要载体形式,其数量变化情况是反映科学发展的重要标志[4]。2005-2016年12年间共计发文1898篇。根据论文数量特征,可将知识图谱研究分为三个阶段。2005-2008年是知识图谱研究的初期阶段,年发文量不足20篇,共计发文36篇,占1.90%(36/1898)。2009年起知识图谱研究进入新的发展时期,2009~2012年论文年增长速度快,共计发文394篇,占20.76%(394/1898)。2013年起,研究进入蓬勃发展阶段,2013-2016年共计发文1468篇,占77.34%(1468/1898)。这一时期知识图谱应用研究得到学术界的高度重视及认可。见表 1

表 1 我国知识图谱研究论文的年代分布
2.2 作者分析

本文对全部作者的发文量进行统计,其中发文12篇及以上的作者共15人,是我国知识图谱研究的高产作者。发文量最多的是刘则渊教授,于2005年首次将知识图谱这一概念引入中国并在科学学领域开展了应用性研究,并牵头创建了网络-信息-科学-经济计量(WISE)实验室[5],带领WISE实验室团队开拓了知识计量学与知识图谱研究的新方向。累计发表论文37篇,其中12篇为第一作者,不仅高产而且研究连续性好。其次是大连理工大学侯海燕教授,发表论文25篇,其中12篇为第一作者,研究持续稳定。研究主要集中在基于知识图谱原理及可视化方法研究国际科学学,特别是科学计量学研究热点及演进趋势[6-7],界定学术群体及学科代表性人物,为相关研究提供有益的启示。发文量第三位的是南京大学宗乾进教授,发表论文25篇,其中以第一作者发文10篇,采用知识图谱绘制工具对我国图书馆学、情报学、金融学等领域文献进行可视化分析[8-13],揭示各领域的研究热点和知识来源谱系。见表 2

表 2 我国知识图谱研究的高产作者信息(发文量≥12篇)
2.3 机构分析

结果显示共涉及505个不同的机构,发文量≥12篇即年均发文一篇以上的有31个,合计发文725篇,占论文总量的38.20%。除中国科学院国家科学图书馆外,全部为高等学校,其中综合性大学最多,其次是师范类大学。发文量≥50篇的机构有3所,分别为大连理工大学、武汉大学、南京大学,发文量20~50篇的机构有10个,发文量<20篇的有18个。

大连理工大学发文量居首,共发表论文93篇。主要来自于大连理工大学21世纪发展研究中心暨WISE实验室,该研究团队主要包括刘则渊、侯海燕、姜春林、陈悦、陈超美等。此外,大连理工大学人文社会科学学院、公共管理与法学学院等部门也借助本校丰富的研究资源开展知识图谱相关研究。发文量第二位的是武汉大学,发表论文80篇。主要来自武汉大学信息资源管理学院、中国科学评价研究中心等机构。研究团队是由邱均平、赵蓉英带领的团队。发文量居第三的是南京大学,发表论文56篇。作者主要来自南京大学信息管理学院,团队成员以宗乾进、袁勤俭、沈洪洲为核心。见表 3

表 3 我国知识图谱研究的机构分布(发文量≥12篇)
2.4 高频关键词分析

经统计,1898篇知识图谱论文共标引关键词2658个,共计频次8175次。为提高分析的准确性,对同义词或同一概念的不同表达方式进行规范化处理,如“CiteSpace”、“citespace”、“CitespaceⅢ”统一为“CiteSpace”,“研究热点”、“热点”统一为“研究热点”,“文献计量”、“文献计量学”、“信息计量分析”统一为“计量分析”。然后选取频次≥10次的关键词为高频关键词,共53个。除本研究的检索词“知识图谱”外,其余高频词总频次3030次,占总词频的37.06%。见表 4

表 4 我国知识图谱研究的高频关键词

论文高频关键词的统计分析显示,知识图谱研究主要涉及知识图谱构建的基本理论、绘制方法及应用研究等方面。

知识图谱是利用可视化方式形象地展示学科的发展历史、前沿领域、核心结构以及整体知识架构[14],为学科研究提供切实的、有价值的参考。从应用领域来看,其已被广泛应用于各学科领域,主要包括科学学、图书情报学、档案学、知识管理、信息检索等领域。原因在于知识图谱属于图书情报领域的研究范畴,因此研究总是从该领域学者最熟悉的领域开始,进而扩展延伸到其他领域,如体育科学,以及一些学术界的热点主题,如技术创新、云计算、信息素养、MOOC等。

3 结论与展望

本文利用文献计量学方法对我国知识图谱研究的发展历程进行了回顾,得出以下结论:自2005年以来知识图谱研究蓬勃发展,文献量逐年递增;形成了以刘则渊、侯海燕、宗乾进等为代表的高产作者队伍;以大连理工大学、武汉大学、南京大学为代表的高产机构;知识图谱绘制以CiteSpace为主,研究内容已从科学学、图书情报学领域延伸到众多其他新兴领域。目前研究内容以知识图谱的绘制与应用研究为主,基础理论研究较少,且主要由大连理工大学刘泽渊团队完成。知识图谱的绘制工具以CiteSpace为主,多为利用软件直接构建图谱,对图谱的科学解读还不够深入。因此,未来知识图谱的研究应以基础理论研究为重点,在已有研究成果基础之上进行更深入的研究,充分利用知识图谱的可视化特征,直观、形象地揭示学科之间的联系,揭示知识领域的动态发展规律,为学科研究提供切实的、有价值的参考[15]

参考文献
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[2] 陈悦, 陈超美, 刘则渊, 等. CiteSpace知识图谱的方法论功能[J]. 科学学研究, 2015, 33(2): 242–253. DOI:10.3969/j.issn.1003-2053.2015.02.009
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