基于K值算法的图书情报领域“睡美人”文献识别

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[目的/意义]鉴于国内对“睡美人”文献研究的不足,介绍一种新的识别“睡美人”文献的方法——K值算法,并利用该算法识别图书情报学(Information Science&Library Science,ISLS)领域的“睡美人”文献研究对发现ISLS领域科技成果的发明人和倡导者、保护并促进重大科学发现的推广应用等均具有重要意义.[方法/过程]以Web ofScience数据库中1988-2007年ISLS领域的3460篇文献为例,构成识别“睡美人”文献的数据集,利用K值算法识别其中的“睡美人”文献,总结ISlS领域“睡美人”文献的特征,并分析其唤醒机制.[结果/结论]结果表明,K值算法能够较好地识别ISLS领域的“睡美人”文献,用该算法从ISLS领域文献中共识别出6篇“睡美人”文献,这些文献的沉睡时长从7-14年不等,其研究内容主要是新方法、新系统在医学上的应用.唤醒上述“睡美人”文献的动因包括:理论和技术的后续发展、系统的商业化、作者后来赢得的声誉、知名学者的引用等.
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