《表5 知识服务聚类名称及所含关键词信息》

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《基于CiteSpace的国内知识服务研究分析》

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本研究将CNIK中2010—2019年有关知识服务的样本文献导入CiteSpaceⅤ中进行关键词共现的聚类分析，选择了LLR算法（Log-likelihood rate）提取标签词，得到了相应的聚类视图（Cluster View），如图4所示。从图4中可以看出模块值（Modularity，Q值）为0.634 8，平均轮廓值（Mean Silhouette，S值）为0.571，说明聚类结构是显著的，聚类结果合理。从图4可以看出，各聚类标签相互联系比较紧密，说明在知识服务领域，学者们的研究内容有共通性。本次运行共产生了13个聚类模块，分别为知识发现、高校图书馆、数字图书馆、信息服务、期刊引证报告、情报学、新闻出版业、数据挖掘、期刊社、中国科学院文献情报中心、科学出版社、知识获取、数字档案馆。表5列举了每个聚类中权重排名前5位的关键词，可以对比不同聚类标签下研究内容的差异。由于篇幅有限，本文仅选取前四大聚类的研究热点进行具体分析。