学术期刊主题可视化研究

　　导论
　　0.1 问题的提出
　　0.2 国内外相关研究
　　0.2.1 国外相关研究
　　0.2.2 国内相关研究
　　0.2.3 目前存在的主要问题
　　0.3 研究内容与方法
　　第1章 期刊主题研究的理论基础
　　1.1 期刊主题研究的对象
　　1.2 期刊主题研究的主要内容
　　1.2.1 期刊主题标引研究
　　1.2.2 期刊主题的聚类研究
　　1.2.3 特定类别的主题在期刊中的分布研究
　　1.2.4 基于主题的期刊分类与聚类研究
　　1.2.5 特定期刊的主题构成分析
　　1.2.6 不同国家与地区的期刊主题比较研究
　　1.2.7 期刊主题热点分析
　　1.2.8 期刊主题发展趋势研究
　　1.3 期刊主题研究的主要方法
　　1.3.1 文献计量学方法
　　1.3.2 内容分析法
　　1.3.3 专家调查法
　　1.3.4 潜在语义分析
　　1.3.5 多维标度
　　1.3.6 人工神经网络方法
　　1.4 期刊主题研究的走向与趋势
　　第2章 自组织映射用于期刊主题可视化研究的方法论
　　2.1 自组织映射原理
　　2.2 自组织映射的主要学习算法及其比较
　　2.3 自组织映射的显示方式
　　2.3.1 U-matrix图
　　2.3.2 成分图
　　2.3.3 SOM显示的形状
　　2.4 自组织映射的软件工具
　　2.5 自组织映射用于期刊主题可视化研究的方法设计
　　2.5.1 期刊主题可视化研究的SOM输入矩阵的构造
　　2.5.2 统一距离矩阵在期刊主题可视化研究中的分析方法
　　2.5.3 成分图在期刊主题可视化研究中的分析方法
　　2.5.4 综合成分图的定义及其在期刊主题可视化研究中的分析方法
　　2.5.5 属性叠加矩阵的定义及其在期刊主题可视化研究中的分析方法
　　2.5.6 属性方差矩阵的定义及其在期刊主题可视化研究中的分析方法
　　2.5.7 关键属性投影的定义及其在期刊主题可视化研究中的分析方法
　　第3章 期刊主题可视化聚类研究
　　3.1 研究目的与方法
　　3.1.1 研究目的
　　3.1.2 研究方法
　　3.2 数据来源的选择与结构描述
　　3.3 数据收集与预处理
　　3.4 实验过程与结果
　　3.4.1 SOM训练
　　3.4.2 增强型U—matrix有效性的验证
　　3.4.3 基于SOM输出的主题聚类分析
　　3.5 结果分析与讨论
　　3.5.1 主题聚类的大小
　　3.5.2 主题聚类在sOM输出中的空间分布
　　3.5.3 主题聚类效果的分析
　　3.6 与中文图书情报学期刊主题聚类结果的比较
　　3.7 结论
　　第4章 期刊热点主题可视化研究
　　4.1 研究目的与方法
　　4.1.1 研究目的
　　4.1.2 研究方法
　　4.2 被调查期刊整体的热点主题分析
　　4.2.1 输入数据描述
　　4.2.2 SOM训练
　　4.2.3 结果分析与讨论
　　4.2.4 与中文图书情报学期刊热点主题的比较
　　4.3 特定期刊的热点主题研究
　　4.3.1 特定期刊的选择
　　4.3.2 成分图的生成
　　4.3.3 通过成分图分析对应期刊的热点主题
　　4.4 热点主题在期刊中的分布研究
　　4.4.1 输入数据描述
　　4.4.2 SOM训练
　　4.4.3 热点主题聚类的综合成分图分析
　　4.4.4 三类热点主题在期刊中的分布状况比较
　　4.5 结论
　　第5章 期刊的主题相似性与差异研究
　　5.1 研究目的与方法
　　5.1.1 研究目的
　　5.1.2 研究方法
　　5.2 期刊的主题相似性研究
　　5.2.1 输入数据描述
　　5.2.2 SOM训练
　　5.2.3 基于SOM输出的期刊聚类分析
　　5.3 期刊的主题差异研究
　　5.3.1 输入数据描述
　　5.3.2 关键差异主题的识别
　　5.3.3 关键属性投影分析
　　5.4 结论
　　第6章 期刊的主题专业化与综合性研究
　　6.1 研究目的与研究方法
　　6.1.1 研究目的
　　6.1.2 研究方法
　　6.2 期刊的主题数量及其方差分析
　　6.3 各类别期刊的主题构成分析
　　6.3.1 以JASIST为例分析类别四期刊的主题侧重点
　　6.3.2 以JMLA为例分析类别三期刊的主题构成
　　6.3.3 以AMJ为例分析类别一期刊的主题构成
　　6.4 结论
　　第7章 期刊主题发展趋势可视化研究
　　7.1 研究目的与方法
　　7.1.1 研究目的
　　7.1.2 研究方法
　　7.2 期刊主题时序变化规律分析
　　7.2.1 数据收集与预处理
　　7.2.2 各年份的主题数量变化趋势分析
　　7.2.3 连续年份的主题内容变化趋势分析
　　7.2.4 较长时期内JIS期刊的主题变化规律分析
　　7.3 主题的时序活跃性分析
　　7.3.1 输入数据描述
　　7.3.2 SOM训练
　　7.3.3 活跃主题的识别
　　7.3.4 平稳发展的热点主题识别
　　7.4 活跃主题的变化趋势分析
　　7.4.1 信息类活跃主题的变化趋势分析
　　7.4.2 计算机与网络类活跃主题的变化趋势分析
　　7.4.3 图书馆类活跃主题的变化趋势分析
　　7.5 结论
　　第8章 总结及展望
　　参考文献
　　附录

　　    安璐，1979年生，情报学博士，讲师。1997年考入武汉大学信息管理学院信息管理与信息系统专业，2001年获得信息管理与信息系统学士学位，并被推荐免试攻读情报学硕士研究生，2004年获情报学硕士学位。2007年9月至2008年8月受国家建设高水平大学公派研究生项目资助在美国威斯康辛密尔沃基大学信息研究学院做联合培养博士生。2009年获得情报学专业博士学位，随后留校工作。2009年7月至2011年7月在管理科学与工程流动站做博士后。目前已发表学术论文20余篇，其中被SSCI收录的论文4篇，被EI收录的论文3篇，在国内情报学权威期刊《情报学报》上发表论文5篇，参编专著2部，在核心期刊上发表论文十余篇，主持中国博士后科学基金面上资助项目、湖北省社会科学基金项目、武汉大学自主科研项目（人文社会科学）和国家社会科学基金青年项目各一项，参加国家自然科学基金青年科学基金项目、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目等。

　　    《学术期刊主题可视化研究》将建立一套较为完整的利用SOM算法进行期刊主题研究的方法，并以图书情报领域的英文期刊及主题数据为例来验证这一方法的有效性，其研究结果可用于建立该领域的等级式主题目录，为期刊分类、采购与利用提供参考，使研究者及相关机构了解该领域期刊的热点主题，掌握特定期刊的主题发展趋势。此外，本书的研究思路与方法还可用于研究其他学科领域的期刊主题，为其他学科的主题组织、期刊分类、采购与利用提供参考。