《表2 国内外泛在学习研究关键词聚类信息》

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《国内外泛在学习研究主题及其历时演进──基于WoS和CSSCI来源期刊的知识图谱对比分析》

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由施引文献关键词生成的关键词共现网络，可以直观体现该领域的研究热点和核心议题。同前文，节点类型选择“Keyword”，其余参数不变，网络连线强度计算使用软件默认的Cosine算法，对聚类网络的修剪采用最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）的方法，分别绘制国内外泛在学习领域关键词共现知识图谱，其中国际领域关键词共现网络包含183个节点，313条连线，网络密度为0.0188，模块值（Q值）为0.5967，平均轮廓值（Mean Silhouette）为0.6139；国内网络包含485个节点，525条连线，网络密度为0.0045，模块值（Q值）为0.8067，平均轮廓值（Mean Silhouette）为0.9859。国内外关键词共现网络的平均轮廓值均大于0.5，说明得出的聚类社团结构显著，聚类合理[4-5]。表2归纳了关键词共现网络中关键词聚类标签（Cluster ID）、聚类规模（Size）、聚类轮廓值（Silhouette）、聚类内术语（Terms）等信息。