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目录

1. 第一篇计算机类英文论文范文参考：基于统计方法的文本风格分析研究
2. 第二篇计算机类英文论文样文：情感计算关键技术研究
3. 第三篇计算机类英文论文范文模板：中、美学术期刊评价比较研究
4. 第四篇计算机类英文论文范例：基于专利知识的机械产品创新设计方法研究
5. 第五篇计算机类英文论文范文格式：基于自组织映射的期刊主题研究

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第一篇计算机类英文论文范文参考：基于统计方法的文本风格分析研究

计算语言学,是一门横跨计算机科学、数学和语言学的新兴边缘学科,它使用形式化数学模型和计算机技术对自然语言进行处理与分析.文本分析是计算语言学的一个重要研究领域.目前以单一字、词、句为研究对象的语言研究已经取得了丰硕的成果,这为使用计算语言学的方法对整个文本进行风格分析打下了重要基础,也促生了本文使用计算语言学方法进行文本风格分析的研究需求.

从方法论角度来看,计算语言学的研究方法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两大类.文本分析的计算语言学研究方法大多运用基于统计方法的语料库语言学.以整个文本为研究对象进行风格分析需要大量的各类语料库作为基础,本文通过对网络文本进行搜索、采集、提取、描述,生成并实时更新各类语料库.研究中涉及的语料库有公共语料库、生语料库、字频/词频语料库、中英文词典语料库、标准汉语词汇与短语基础语料库、分级英文词汇语料库、专业英语术语语料库、英语助记语料库、测试语料库等.创建生成并维护更新这些语料库的方法有四：一是网络获取素材,本地创建为主,如标准汉语词汇与短语基础语料库等；二是通过网络知识发现技术采集、抽取,如谷歌提供的公共语料库、词典语料库等；三是通过网络知识发现技术创建并动态更新,如字频/词频库等；四是通过网络发现获取生语料后使用算法生成,如专业英语术语语料库就是结合条件随机场和隐马尔可夫模型由算法生成,并可通过网络发现动态更新.基于上述语料库,对生语料文本使用预处理和统计等关键算法处理之后,本文作了面向中文文本写作风格的统计分析研究、面向英文文本教学风格的统计分析方法研究,并给出在英语网络教学领域的应用.

本文的工作主要分为两大部分,一是文本风格分析的语料与技术支持,这部分工作主要是语料库生成方法和文本预处理和统计分析算法；二是中英文文本风格统计分析方法理论与应用研究.包括以下几个方面：

1、面向文本风格分析的语料库生成方法

创建语料库是使用计算语言学统计方法进行文本风格分析的先决条件,虽然目前己存在大量的实用语料库,但是应语料在文本研究中的历时和共时需要,同时应文本风格分析研究的需要,本文给出标准汉语词汇与短语基础语料库和分级英语词汇基础语料库的创建方法,并通过基于条件随机场和隐马尔可夫模型的算法生成英语专业术语语料库,以供专业英文文本风格分析研究之用.为了通用性,使用国际组织通用的XML/RDF描述本文中出现的各类语料库,以满足不同应用的需求.

2、文本预处理与统计分析算法

作为对后续文本风格分析的技术支持,针对上述特制语料库,给出文本预处理和统计分析两大类算法,其中预处理算法主要包括文本正则化处理算法、文本截取算法、中文文本分词算法等,统计分析算法包括字数统计,相异字统计,字频／词频统计,句子数量统计,句长统计等.

3、面向中文文本写作风格的统计分析方法

用前述的文本预处理和统计分析算法对中文文本进行预处理和统计之后,建立中文文本风格统计分析模型,对文本的字、词、句进行定量统计分析,给出界定文本通俗性、从众性和文本节奏等写作风格的参数指标-字频熵、词聚类度和句子离散度.

4、面向英文文本教学风格的统计分析方法

针对英文文本特点,提出了英文文本教学风格分析的框架,建立了英文文本教学风格统计模型,给出通用英语文本定量分析参数-单词的秩、新词覆盖率、文本难易度和专业英语文本定量分析参数-平均共现次数,阐释了英文文本教学风格分析在英语网络教学中的应用.

作为语言学的一门分支科学,风格学研究可以追溯到18世纪.本文则基于计算语言学方法,利用计算机技术和形式化数学模型对文本风格进行定量分析研究.其创新点体现在以下几个方面：

1、提出了一种集成多种分词方法的自适应最优优先汉字分词算法

该算法针对写作风格分析涉及词组、成语、歇后语、谚语、警句、名言、骈文名句等复杂语料素材的特点,通过自适应选择分词算法的多趟切分,得到最优分词效果.与其它主流分词算法相比,该算法不仅能够有效地切分体现写作风格的多种语料素材以有效保证写作风格分析对聚类度的计算需求,而且提高了成词的查全率和消歧的准确率

2、建立了一种面向中文文本写作风格的统计分析模型

给出了字频熵、词聚类度和句子离散度的定义及其计算公式,以字频熵、词聚类度和句子离散度为评测指标,建立了能够定量揭示文本通俗性、从众性、文本节奏等写作风格的统计模型.以《羊脂球》四个中文译本为实验样本,实例验证了本文建立的中文文本写作风格统计分析模型的有效性和实用性.

3、建立了一种基于条件随机场的专业术语识别和抽取模型

在对条件随机场、隐马尔可夫链和条件熵、最大熵原理进行改进和补充的基础上,设计了嵌入自然语言语法的专业术语识别抽取模型,有效提高了专业词汇识别的有效性和分级适用性.在此基础上建立英语专业术语词汇语料库.

4、建立了一种面向英文文本教学风格的统计分析模型

该模型用单词的秩、生词覆盖率、难度系数等评测通用英语文本中词汇的等级、阅读的有效性和文本的难度,用平均共现概率评测专业英语文本的专业度,并阐释了英文文本教学风格分析在英语网络教学中的应用.实验结果与分析表明了方法的有效性和实用性.

使用更多的计算机技术理论解决更多的语言学问题是计算机语言学的研究目标,本文进一步的工作主要包括：

1、新的网络语言不断涌现,某些习惯用语可能不再使用,由此导致了文本风格的多变性.不论是中文语料库还是英文语料库,都要适应网络语言的变化.因此,建立面向网络语言变化的语料库动态演进模型和方法,是本文的进一步工作.

2、通常,基于统计方法抽取的文本特征之间存在相关性,因此,建立面向文本风格识别的多特征关联分析算法,是本文的进一步工作当然,对统计特征、结构特征、语义特征进行关联分析,也是一个重要的研究课题.

3、本文建立的中文文本计量指标及计算方法还可以进一步用于中文文本分类、基于写作风格的信息检索、作者身份认证和基于文本的犯罪心理分析等领域,因此,相关的应用研究是本文的进一步工作.

4、本文建立的英语文本统计分析方法也可以用于英语考试卷面风格分析、英语文本写作风格分析、网络博客英文文本作者身份辨识等领域,因此,扩展应用研究领域,是本文进一步的工作.

第二篇计算机类英文论文样文：情感计算关键技术研究

人类不仅具有逻辑推理的能力,而且具有产生、控制和表达情感的能力.在人工智能科学赋予计算机逻辑推理能力之后,如何赋予计算机情感已经成为一个重要的研究问题.近年来,情感计算技术自1997年由MIT的多媒体实验的Picard教授提出以后,其研究普遍受到学术界和企业界的关注.情感计算技术研究的终极目标是让计算机具有人类情感的能力,从而建立“以人为主导”的和谐人机交互环境.

本文对情感计算的若干关键问题,进行了较深入的研究.主要研究了基于坐标系的混合情感分类方法,基于情感—认知框架的情感趋避度模型,基于动态Q学习算法的情感交互模型,并应用情感Agent的特性,设计了Email中的基于英文文本的情感监测系统,最后应用技术接受模型(TAM)对该邮件情感监测系统进行了测试和评估.论文的主要研究内容和创新点如下:

(1)基于坐标系的混合情感分类方法的研究

在现有的离散情感理论和情感的维度理论的基础上,提出了基于坐标系的混合情感分类方法.该方法是在2-D坐标系上描述情感,和情感维度模型既相似又不同,相似的是都是在二维平面上来描述情感,而不同的是前者所描述的情感不是一个孤立的点,而是一个情感集合.该方法的提出符合人类复杂的情感变化.最后,应用情感语音建模对本文提出的情感分类方法进行了实验验证.在实验过程中,应用六类基本情感的声学特征建立了语音情感的线性模型,最终通过试验者在2-D坐标系上应用混合情感分类方法来标识情感,实验结果表明该情感分类方法在情感语音辨识系统中具有良好的效果.

(2)基于情感—认知—趋避度框架的决策模型的研究

情感来源于认知,而认知又对情感具有反作用.应用Agent本身所固有的信念(B)、愿望(D)和意图(I)等特性,定义了情感Agent和认知Agent的概念.为了研究情感Agent的情感智能,首先提出了基于情感智能的认知控制方法.该方法阐述了情感对认知的影响主要体现在内部奖赏上,即正面情感对认知具有正奖赏,而负面情感对认知具有负奖赏(惩罚),接着,构建了基于认知过程的情感趋避框架.在该框架中,把任意的两个随机变量分别定义为趋进度函数和逃避度函数,继而创建了情感Agent对环境刺激所产生的趋避度模型,最后,又根据趋避度函数构建了基于趋避度—学习策略的行为选择框架.因此,三部分内容层层递进构成了情感—认知框架中的情感趋避度模型.实验结果表明了情感—认知、认知—趋避度、趋避度—学习三者之间相互影响又互相依存的关系.

(3)基于动态Q学习算法的情感交互模型的研究

情感具有“传染性”,即环境对情感变化起着重要的作用.但情感本身不能交互,可以通过它的载体(比如人)来进行交互.本文定义了情感元的概念,情感Agent之间的交互最终归结为情感元之间的交互.情感元之间的交互结果是通过动态Q学习算法得到,动态Q学习算法是在经典Q学习算法的基础上做了改进,将经典算法中的Q函数直接变为动态Q学习算法中的Q函数值,因此大大节约了资源,降低了时间复杂度.继而,构建了基于齐次Markov链的情感元之间的交互模型.最后,通过实验验证了情感的多变性与复杂性.

(4)基于英文文本的Email情感监测系统的研究和实现

本文这部分内容是对情感计算应用方面研究的拓展和延伸.Email是Internet应用最广的服务之一,在Email中嵌入基于文本内容的情感监测系统有利于构建和谐的人机交互环境.Email中的语句集来源于数据库Commonsence.本文对数据库中的语句进行了筛选,根据这些筛选出来的语句结构创建了四种语句结构模型,最后通过程序语言实现了英文文本的情感监测.在系统实现过程中,用颜色去标识文本的情感倾向,这是本部分内容的又一创新点.

(5)用户对Email中的情感界面Agent的TAM的研究

这一部分内容是对内容(4)的预测和评估.TAM模型即为技术接受模型.在原TAM模型的研究变量中,引入了“用户实时情感”这一变量.该变量表明,情感在对用户接受某项新技术的过程中起着重要的作用.通过问卷调查、提出假设、信度分析、效度分析、回归分析与假设检验等研究,最终得出,用户对Email中嵌入情感Agent这项技术的接受程度达到了64.4%,由此可见,这项新技术的研发能够带来经济效益,更重要的是能够为用户在使用Email过程中提供方便.

第三篇计算机类英文论文范文模板：中、美学术期刊评价比较研究

从文献计量学的视角观察,期刊评价就是通过对反映期刊内在价值的客观指标进行文献计量统计,根据分析的结果对期刊进行排序和评价.相对于对国家和省市的宏观层次评价,对大学和研究所的中观层次评价,期刊评价与对研究人员的评价一样,属于微观层次的评价.但正是在微观层次上,出现的问题也较多.目前,国内期刊评价理论发展较完善,评价对象在自然科学和社会科学期刊上各有侧重,评价实践也呈现出多元化的发展态势,但仍有一些不足或欠缺之处.而美国的科学技术及学术期刊的发展总体上居于世界领先地位,美国科学情报研究所(ISI)开发的SCI、SSCI、A&,HCI及JCR等对来源期刊的选择和评价受到了国际的广泛关注和认可,它虽然是美国的评价机构,但来源期刊来自世界各地,没有语种和地域的限制,并且其完善和成熟的评价体系代表了世界最权威的期刊评价水平,其期刊评价的理论与实践也已成为世界各国效仿的标杆.因此,在回溯中、美期刊评价历史的基础上,了解中、美期刊评价现状及未来的发展趋势,有助于更好地认识我国的期刊评价理论与实践发展现状,以取长补短,完善和规范期刊评价工作,促进我国期刊的良性竞争与健康发展.

本文除“引言”和第7章“结论与展望”外,论文主体部分共5章,主要包含理论和实证研究两大部分.其中理论部分为第1-4章,实证部分为5-6章.

论文第1章回溯了期刊评价的起源、理论基础与演变.核心期刊(Core Joumal)的概念最早产生于20世纪30年代的英国,发达于70年代的美国.布拉德福定律、加菲尔德定律、普赖斯的文献增长规律与文献老化指数,成为核心期刊遴选的三大理论基础.最初的核心期刊是为了揭示文献集中与离散的分布规律,那些刊登本学科较多论文的期刊就是核心期刊,它实际上只是一种基于论文数量统计的评价.引文分析法的出现和引文索引工具的使用,使人们对核心期刊概念的理解发生了根本转变.核心期刊不再是最初揭示文献集中与离散的分布规律,而是通过文献的被使用揭示其学术价值,核心期刊也由对论文数量的评价转变为对文献质量和学术影响力的评价.

论文第2章是美国与中国学术期刊评价的基本概括.详细介绍了美国学术期刊评价体系的构成,并对其评价体系进行了述评.我国学术期刊评价经历了中国遴选国外科技期刊、中国遴选国内科技期刊两个阶段,其中详细介绍了《中文核心期刊要目总览》、《中国人文社会科学核心期刊要览》、《中文社会科学引文索引》、《中国科技期刊引证报告》、《中国科学引文数据库》和《中国学术期刊综合引证报告》6家核心期刊或来源期刊遴选单位及其研究成果,并介绍了对我国出版的英文期刊的评价现状.

论文第3章是中、美两国学术期刊评价的比较.重点从评价目的与评价功能,评价主体与评价对象,期刊评价中的学科分类,整个评价过程中的各个环节,定性与定量的评价方法,核心区的划分与核心期刊数量的界定,学术期刊评价社会价值与影响力,学术期刊评价的外部环境,学术期刊评价中两组概念等9个方面进行比较,找出中、美两国在期刊评价中的异同之处,以及美国学术期刊评价对我国的启示.

论文第4章分析了中、美两国学术期刊评价中存在的主要问题.美国学术期刊评价存在的主要问题是：以商业化经营为导向,在地域、语种方面的偏见,收录期刊学科分布不均,在收录人文社会科学期刊时,存在着意识形态的偏见.我国学术期刊评价存在的主要问题是：功利性导向使期刊评价成为科研管理与绩效评价的工具；过于看重文献计量的定量评价方法；期刊评价指标的数据客观性差,在发展性与国际化方面不足；引文不规范和统一引文数据库的缺乏直接影响评价结果的准确性；综合性期刊(含大学学报)的学科归类不准确；评价的时滞与监‘督机制的缺乏；我国人文社会科学类期刊评价的本土化问题.

论文第5章是新形势下学术期刊分类分级评价理论模型的构建.在新的学术环境下,学术期刊评价呈现出国际化的趋势.评价对象的多元化,使仅有的印刷版期刊评价发展为印刷版、电子版、网络版评价并存的格局,而开放存取期刊也将是今后期刊评价的重要对象.5年影响因子、web即年下载率和h指数等新兴的评价指标开始被应用到期刊评价实践,纳入到期刊评价指标体系中去.信息技术和计算机的广泛应用,使评价方法和手段发生改变,通过采用各种软件技术进行统计和测评,将人们从以往繁重的人工手动检索、统计和计算的评价过程中解放出来.

从文献计量学的角度来看,期刊按其刊载某学科专业论文的数量多少,可分为学科的核心区、相关区和非相关区.据此也可以假设,在庞大的学术期刊群中也一定也存在着某些层级.对学术期刊进行分类分级排序,能为学术期刊找准自己的定位,为科研评价和管理提供科学的依据,有利于国家对学术期刊的管理.在评价原则与评价方法上继承了武汉大学中国科学评价研究中心的教育评价体系,确定了期刊分等级评价的原则、评价标准,将学术期刊按照学科划分为5个等级,分别进行了较为全面、系统的综合评价.

论文第6章是我国学术期刊分类分级评价的实证研究.详细说明了中国学术期刊评价的具体做法；公布了哲、经、法、教育、文、史、理、工、农、医、管理等11个学科以及本研究所属的图书馆、情报与文献学专业,共12个分学科的排行榜和所有4种分高校学报类型的排行榜；分析了我国核心期刊的学科分布、地区分布、自然科学类核心期刊被国外重要数据库收录情况、综合性核心期刊的核心效应、中国英文学术期刊的国际学术影响力和地区分布等评价结果.

本文系武汉大学中国科学评价研究中心主持的“中国学术期刊评价研究”项目的研究成果之一.

第四篇计算机类英文论文范例：基于专利知识的机械产品创新设计方法研究

在综合分析了专利文本的处理方法、基于专利知识的创新设计方法及其应用系统的研究现状后,本文针对当前英文专利知识应用于创新设计的研究中存在的一些关键问题,提出了新的解决方法,主要研究进展体现在以下五个方面：

一、专利自动分类方法研究

研究了专利文本部分的表述特点,分析了包括特征选择算法和分类算法的现有分类方法用于专利文本自动分类的缺点.基于信息增益算法和K邻近算法,提出了改进的信息增益算法用于特征选择,改进的K邻近算法用于专利分类,在此基础上进一步提出了一种高效的专利自动分类方法.最后以美国专利的分类试验为例,说明该专利自动分类方法能准确有效地实现专利文本分类,并且有助于在基于专利的创新设计中的检索和分析应用.

二、专利创新性评估方法研究

根据专利中所包含知识的特点,采用动词和名词分别代表原理设计知识和结构设计知识.通过引入信息熵的概念,分别提出了专利知识新颖度和相容度的量化评估方法.结合形态学分析方法,建立了组合专利知识的创新性评估模型,提出了基于形态学分析的组合专利知识创新性评估过程.以具有自锁功能的直线驱动机构设计中所采用的专利知识评估作为例子,通过试验对比分析了专利数量和专利知识词汇数量对创新性评估结果的影响,验证了提出的新颖度和相容度量化评估方法以及组合专利知识创新设计方法的有效性.

三、机械产品专利作用结构知识获取方法研究

针对机械产品专利,分析了现有专利作用结构知识提取和表示方法所存在的问题,提出了针对英文专利的作用结构知识获取方法,包括技术对象和技术关系两方面提取任务.提出了作用结构知识图形化表示方法,建立了基于可扩展标记语言结构XSD和统一建模语言UML的专利作用结构知识表示模型.研究了机械产品专利语言的特点,采用最大熵模型和领域内专利术语词典识别并提取技术对象,通过建立组成类动词库识别核心动词提取技术关系.该专利作用结构知识表示模型具有建模便捷和提取过程计算机自动处理等特点.结合美国专利实例,阐述了从专利中提取作用结构知识,写入XSD结构化文档,最后转化为作用结构表示图的获取过程.

四、基于专利灵感启发的机械产品创新设计研究

总结了专利中有助于灵感启发的知识类型,分析了各类知识的特点,提出了基于正则表达式和非确定有限自动机的专利灵感启发知识提取方法,并结合专利作用结构知识构建了用于灵感启发的专利知识表示模型.根据授权发明专利的发明形式,结合专利知识类型,系统性地提出了灵感启发方式,发现了一些至今未出现的新启发方式.在此基础上,提出了基于专利灵感启发的创新设计过程,通过构建以灵感启发方式和专利知识为核心的灵感启发环境,激发设计者的灵感辅助创新设计.以具有自锁功能的液压油缸创新设计为例,验证了这一创新设计过程的可行性和有效性.

五、基于专利知识的计算机辅助创新系统研究

以前述理论研究为基础,开发了由知识库、专利库、规则库和功能模块组成的基于专利知识的计算机辅助创新系统,实现了基于专利知识的启发创新设计流程.结合液压油缸产品设计,说明了该系统功能模块的操作界面及操作方法,初步验证了该系统的有效性.通过该系统产生的创新设计产品获得国家发明专利.

第五篇计算机类英文论文范文格式：基于自组织映射的期刊主题研究

学术期刊是科学交流的重要载体.随着科学的发展与人类知识的积累,学术期刊及其刊载论文的数量一直保持快速增长的趋势.期刊数量的不断增长必然导致期刊内容的交叉重复,同一学科或研究领域内可能包括许多期刊,如何从主题的角度有效地*、利用并管理学术期刊受到许多机构与个人的关注.早期人们对期刊数量的关心也逐渐转化为对期刊主题内容的注意.期刊主题研究具有重要的学术意义与实践价值,它可以为图书馆等*机构有效采购学术期刊、新进入的研究者选择研究方向、研究者选择与其研究内容相关的期刊进行投稿、学术期刊制定相应的发展策略以及科研政策与资助计划的制定提供有意义的参考.

学术期刊通常涉及大量的主题,这种高维数据的特点使得期刊主题研究开展起来不太容易.鉴于此,本文将采用一种可视化的降维方法,即自组织映射(SOM)人工神经网络方法来研究期刊主题,使高维的期刊主题数据显示在低维的SOM空间中,便于研究者观察期刊主题的特点.

本文共分为七个部分：

1.期刊主题研究的理论基础

本章阐述了期刊主题研究的对象、主要内容、研究方法以及走向与趋势.期刊主题研究的对象主要有两种,即期刊及其主题.其研究内容可归纳为八个方面：①期刊主题标引研究,②期刊主题的聚类研究,③特定类别的主题在期刊中的分布研究,④基于主题的期刊分类与聚类研究,⑤特定期刊的主题构成分析,⑥不同国家与地区的期刊主题比较研究,⑦期刊主题热点分析,⑧期刊主题发展趋势研究.期刊主题研究的方法主要是文献计量学方法、内容分析法与专家调查法.潜在语义分析、多维标度以及人工神经网络方法也可用于期刊主题研究.期刊主题研究的发展趋势可归纳为以下几点.首先,期刊主题研究的方法迫切需要从现有的大量繁琐的统计分析工作中解脱出来,引入能有效处理高维数据的新方法.其次,研究内容需要拓展,包括对期刊主题的聚类以及基于主题的期刊聚类等内容.最后,期刊主题研究的层次需要进一步提升.例如,在期刊主题发展趋势研究方面,需要研究如何测量期刊主题整体随着时间变化的程度,而不是仅限于统计归纳个别主题随时间发展的状况.

2.自组织映射用于期刊主题研究的方法论

本章描述了自组织映射(SOM)的原理,比较了两种主要学习算法的优缺点与适用条件,归纳了SOM的几种显示方式,讨论了三种性能较好的SOM软件工具,设计并详细阐述了SOM用于期刊主题研究的方法.SOM是一种无指导学习的人工神经网络方法,其学习算法主要是序列学习与批学习算法,U-matrix图和成分图是两种常见的SOM输出形式.三维输出较平面输出而言,可以避免“边缘效应”,具有更高的准确性.通过广泛调查与试用,笔者发现SOM Toolbox, Viscovery SOMine和Databionic ESOM Tools是三种性能较好的SOM软件工具,并采用SOM Toolbox作为本文的研究工具.为了利用SOM进行期刊主题研究,笔者定义了四种SOM输入矩阵,在Ultsch于2003年定义的U-matrix基础上进行修改,提出一种新的增强型U-matrix.此外,笔者提出了四种新的SOM输出方式,即综合成分图、属性叠加矩阵、属性方差矩阵以及关键属性投影,并详细阐述了它们的定义、原理以及在本文的期刊主题研究中的应用方法.

3.期刊主题聚类研究

本章旨在利用SOM算法对期刊的主题进行聚类,生成等级式的主题目录,为用户查找相关主题、浏览相关文献或改进搜索术语提供建议.笔者以53种与图书情报领域相关的英文期刊为样本,抽取它们在2007年的主题,构造了主题-期刊输入矩阵,利用SOM算法对该矩阵进行训练,将2330个主题映射到163个SOM非空结点上.通过比较自定义的增强型U-matrix与Ultsch于2003年定义的U-matrix应用于训练结果的显示效果,验证了第2章提出的新的增强型U-matrix的有效性与先进性.根据结点的相邻性,将SOM结点中的主题聚为21个类,例如计算机信息管理、计算机信息系统、教育等,分析了各个主题聚类的大小与分布特点,并评价了聚类的效果.最后,笔者将主题聚类的结果与相关研究者的研究结果进行了比较.

4.期刊主题的热点分析

本章旨在发现期刊的热点主题以及这些热点主题在期刊中的分布状况.笔者将属性叠加矩阵应用于第3章的SOM训练结果,识别这53种期刊在2007年的热点主题.结果发现,虽然这些期刊广泛涉及大量的主题,但热点主题仅占全部主题数量的1.1%,主要集中在图书馆、计算机信息系统、教育、企业信息化等领域.笔者将热点主题的分析结果与国内相关研究者的研究结果进行了比较,发现了国内外图书情报期刊在热点主题上的异同点.接着,笔者选择了三种重要期刊,分析了它们的热点主题.最后,通过分析图书馆、信息技术与管理信息化这三类热点主题对应的综合成分图,揭示这三类热点主题主要分布的期刊.

5.期刊的主题相似性与差异研究

本章旨在利用SOM算法根据期刊的主题对期刊进行聚类,识别使期刊之间产生主要差异的关键主题,并确定各期刊聚类的主题特点.笔者构造了期刊-主题输入矩阵,利用SOM算法对该矩阵进行训练,将53种期刊映射到140个SOM结点上.通过分析自定义的增强型U-matrix图,结合结点的相邻程度,将期刊聚成19个类,并对聚类效果进行了评价.然后,笔者将属性方差矩阵应用于第2章对主题-期刊矩阵的训练结果,识别使期刊之间产生主要差异的关键主题；将期刊SOM输出投影到由图书馆类、信息技术类与管理信息化类这三组主题形成的三维空间中,从而分析各期刊聚类的主题特点.

6.期刊主题发展趋势研究

本章旨在利用SOM算法确定期刊主题整体在一段时间内变化的程度,分析主题的时序活跃性以及活跃主题的变化趋势.笔者以Journal of Information Science(JIS)从1981-2007年的主题数据为样本,构造了年份-主题矩阵,利用SOM算法对该矩阵进行训练,将27个年份映射到26个SOM非空结点上,并以彗星模式显示SOM输出.通过分析连续年份在SOM输出中的位置之间的相邻程度,根据自定义的增强型U-matrix图,将27个年份聚成13个类,揭示了该期刊的主题在这27年间的整体变化规律.接着,通过构造主题-年份矩阵,利用SOM算法对该矩阵进行训练,将990个主题映射到153个SOM结点上,应用属性方差矩阵,识别随时间变化较为明显的活跃主题,结合属性叠加矩阵,识别平稳发展的热点主题.最后,利用综合成分图,分析了信息类、计算机与网络类以及图书馆类这三类活跃主题随时间发展的趋势.

7.研究的不足及展望

本章总结了本研究在数据收集与研究内容上的不足,指出后续将扩大研究的期刊范围与时间跨度,研究更多期刊在更长时间跨度内的主题特点；阐述了属性叠加矩阵与属性方差矩阵用于分析期刊的主题总数、主题侧重程度之间的差别以及这些指标随时间变化的规律的基本原理.此外,比较不同国家与地区的图书情报期刊在主题上的相似性与差异将有助于国内图书情报学研究与期刊发展.

图24,表22

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