CN110502618A - 一种文献大数据的可视化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种文献大数据的可视化方法，包括以下步骤：1）用户输入检索条件，依据该条件在索引词数据库中检索、生成相匹配的索引词；2）对步骤1）所述的索引词点选，即可查看相关文献、本体数据及引用网络；3）对步骤2）所述的文献数据进行可视化的参考价值评估；4）系统针对用户进行个性化文献数据推荐。本发明的文献大数据的可视化方法为用户提供个性化文献数据推荐，有利于用户寻找新的研究思路，从而加快研究进程，提供了便捷、易用、直观、准确的文献大数据可视化方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种文献大数据的可视化方法。
背景技术
随着信息技术的发展，每个行业都面临着海量数据的问题，人们不仅仅是对数据进行管理，还要从大量的数据中获得全面的知识和信息，以便对数据进行分析。
随着学术研究的蓬勃发展，文献资料数量也越来越多，对于文献数据分析的需求也日益凸显。面对海量文献数据，人们往往花费较长时间仍难以找到自己需要的文献资料，当读者不熟悉检索内容时，检索方式的有效性较差，且容易忽略文献中的长尾部分。此外，现有方法割裂了文献间的宏观联系，无法展示文献引用网络，无法帮助用户对文献进行价值评估，帮助了解目前热门学科、各研究领域的主要人员和各领域发展动态，无法进行论文推荐等等。
本发明的目的是致力于解决目前文献大数据的可视化分析方法匮乏的现状，提出一种可视化的文献大数据分析方法。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种文献大数据的可视化方法。
本发明的文献大数据的可视化方法，包括以下步骤：
1）用户输入检索条件，依据该条件在索引词数据库中检索、生成相匹配的索引词；
2）对步骤1）所述的索引词点选，即可查看相关文献、本体数据及引用网络；
3）对步骤2）所述的文献数据进行可视化的参考价值评估；
4）系统针对用户进行个性化文献数据推荐。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤1）中，所述检索条件默认为第一检索条件，即优选关键词，用户可自主添加次级、三级检索条件等。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤1）中，所述检索条件与检索结果存在可视化的关联度分析对比。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤2）中，所述本体数据包括作者信息、研究领域、新颖度、被操作次数，所述新颖度表示目标文献与其他文献的相似度，被操作次数为文献被阅读次数、文献被引用次数、文献被发表次数等。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤2）中，所述引用网络包括作者间、论文间引用关系，作者和论文间的著作关系，以及论文间和作者间的引用关系；并通过柱状图、雷达图、热图等对一或多个文献数据的本体数据及引用网络进行可视化图表展示。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤3）中，所述参考价值评估包括文献数据内部分析、外部分析及加权分析；内部分析为根据预设权值对目标文献的作者信息分值、研究领域分值、新颖度分值进行加权计算；外部分析为根据预设权值对目标文献的被阅读次数、被引用次数、被发表次数进行加权计算；加权分析为根据预设权值对目标文献的内部分析值、外部分析值进行加权计算；上述权值均支持用户自由设置。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤4）中，所述个性化文献数据推荐：系统根据索引词、引用网络、参考价值评估等综合数据，基于用户进行个性化文献推荐。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤4）中，所述个性化文献数据推荐：用户浏览后感兴趣的能够保存到相应的文献列表中，若为用户不感兴趣的，则删除推荐结果中对应的文献。
与现有技术相比本发明的有益效果为：
1）立足于信息计量分析领域，并致力于打造提供面向文献大数据的整体数据服务及解决方案；
2）提供文献数据精准化索引；
3）有针对性的对文献进行本体数据展示、引用网络分析、参考价值评估，解决了传统文献数据展示形式单一的痛点；
4）为用户提供个性化文献数据推荐，有利于用户寻找新的研究思路，从而加快研究进程。
附图说明
图1是本发明实施例所述的一种文献大数据的可视化方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
如图1所示，一种文献大数据的可视化方法，包括以下步骤：
1）用户输入检索条件，依据该条件在索引词数据库中检索、生成相匹配的索引词；
2）对步骤1）所述的索引词点选，即可查看相关文献、本体数据及引用网络；
3）对步骤2）所述的文献数据进行可视化的参考价值评估；
4）系统针对用户进行个性化文献数据推荐。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤1）中，所述检索条件默认为第一检索条件，即优选关键词，用户可自主添加次级、三级检索条件等。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤1）中，所述检索条件与检索结果存在可视化的关联度分析对比。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤2）中，所述本体数据包括作者信息、研究领域、新颖度、被操作次数，所述新颖度表示目标文献与其他文献的相似度，被操作次数为文献被阅读次数、文献被引用次数、文献被发表次数等。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤2）中，所述引用网络包括作者间、论文间引用关系，作者和论文间的著作关系，以及论文间和作者间的引用关系；并通过柱状图、雷达图、热图等对一或多个文献数据的本体数据及引用网络进行可视化图表展示。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤3）中，所述参考价值评估包括文献数据内部分析、外部分析及加权分析；内部分析为根据预设权值对目标文献的作者信息分值、研究领域分值、新颖度分值进行加权计算；外部分析为根据预设权值对目标文献的被阅读次数、被引用次数、被发表次数进行加权计算；加权分析为根据预设权值对目标文献的内部分析值、外部分析值进行加权计算；上述权值均支持用户自由设置。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤4）中，所述个性化文献数据推荐：系统根据索引词、引用网络、参考价值评估等综合数据，基于用户进行个性化文献推荐。
本发明的文献大数据的可视化方法，在步骤4）中，所述个性化文献数据推荐：用户浏览后感兴趣的能够保存到相应的文献列表中，若为用户不感兴趣的，则删除推荐结果中对应的文献。
本发明的文献大数据的可视化方法为用户提供个性化文献数据推荐，有利于用户寻找新的研究思路，从而加快研究进程，提供了便捷、易用、直观、准确的文献大数据可视化方法；立足于信息计量分析领域，并致力于打造提供面向文献大数据的整体数据服务及解决方案；提供文献数据精准化索引；有针对性的对文献进行本体数据展示、引用网络分析、参考价值评估，解决了传统文献数据展示形式单一的痛点。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种文献大数据的可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）用户输入检索条件，依据该条件在索引词数据库中检索、生成相匹配的索引词；
2）对步骤1）所述的索引词点选，即可查看相关文献、本体数据及引用网络；
3）对步骤2）所述的文献数据进行可视化的参考价值评估；
4）系统针对用户进行个性化文献数据推荐。
2.根据权利要求1所述的文献大数据的可视化方法，其特征在于，在步骤1）中，所述检索条件默认为第一检索条件，即优选关键词，用户可自主添加次级、三级检索条件。
3.根据权利要求1所述的文献大数据的可视化方法，其特征在于，在步骤1）中，所述检索条件与检索结果存在可视化的关联度分析对比。
4.根据权利要求1所述的文献大数据的可视化方法，其特征在于，在步骤2）中，所述本体数据包括作者信息、研究领域、新颖度、被操作次数，所述新颖度表示目标文献与其他文献的相似度，被操作次数为文献被阅读次数、文献被引用次数、文献被发表次数。
5.根据权利要求1所述的文献大数据的可视化方法，其特征在于，在步骤2）中，所述引用网络包括作者间、论文间引用关系，作者和论文间的著作关系，以及论文间和作者间的引用关系；并通过柱状图、雷达图、热图对一或多个文献数据的本体数据及引用网络进行可视化图表展示。
6.根据权利要求1所述的文献大数据的可视化方法，其特征在于，在步骤3）中，所述参考价值评估包括文献数据内部分析、外部分析及加权分析；内部分析为根据预设权值对目标文献的作者信息分值、研究领域分值、新颖度分值进行加权计算；外部分析为根据预设权值对目标文献的被阅读次数、被引用次数、被发表次数进行加权计算；加权分析为根据预设权值对目标文献的内部分析值、外部分析值进行加权计算；上述权值均支持用户自由设置。
7.根据权利要求1所述的文献大数据的可视化方法，其特征在于，在步骤4）中，所述个性化文献数据推荐：系统根据索引词、引用网络、参考价值评估，基于用户进行个性化文献推荐。
8.根据权利要求1所述的文献大数据的可视化方法，其特征在于，在步骤4）中，所述个性化文献数据推荐：用户浏览后感兴趣的能够保存到相应的文献列表中，若为用户不感兴趣的，则删除推荐结果中对应的文献。
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