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词对出现频率是共词数量化处理的基础对象, 为进一步揭示隐藏在主题关系中的知识, 许多学者做了大量的研究, 他们将各种统计知识、数据挖掘原理应用到共词分析中来, 目前比较常用的处理方式有几种
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共 3 个关于本帖的回复 最后回复于 2020-2-10 18:14

共词分析法研究 初级会员 发表于 2020-2-10 18:00:34 | 显示全部楼层
        第1种,共词聚类分析法 
        词对在同一篇文献出现的频率, 反映词对间关系紧密的程度。在由词对共现所构成的主题词关系网络中, 一个主题与多个主题形成关联, 相互间构成立体状的关系网, 在这种关系网中, 很难分辨出由哪些主题词组成类团。为此,需要借助数据挖掘中的聚类分析法, 对共词关系网络中的词与词之间的距离进行数学运算分析, 将距离较近的主题词聚集起来,形成一个个概念相对独立的类团, 使得类团内属性相似性最大,类团间属性相似性最小。
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共词分析法研究 初级会员 发表于 2020-2-10 18:01:56 | 显示全部楼层
        第2种,共词关联分析法 
        关联规则是描述一个事物中物品之间同时出现的规律的知识模式, 更确切地说, 就是通过量化的数据描述物品A 的出现对物品B 的出现有多大的影响。
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共词分析法研究 初级会员 发表于 2020-2-10 18:14:30 | 显示全部楼层
        第3种,共词词频分析法 
        词频分析法是利用能够揭示或表达文献核心内容的关键主题词在某一研究领域文献中出现的频次高低来确定该领域研究热点和发展动向的文献计量方法,是定性分析法的一种
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