《表3 cosine相似系数矩阵》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《区块链技术学科主题战略图研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

基于上述文本特征向量矩阵，我们通过距离计算公式可以度量样本间（记录间）或变量间（关键词间）的相似程度。余弦相似度（cosine）计算利用向量方向差异性进行距离判别。以cosine相似度作为计算方式，计算特征词变量间相似系数矩阵（表3），并最终转化成距离矩阵（表4）。相似系数转化为距离系数的转化过程为1-Sim（x，y）。表3所示的相似系数矩阵中最大值为1，最小值为0，值越大，代表技术关键词之间的相似度越高。表4所示的距离矩阵与相似系数矩阵相反，值越大，代表技术关键词之间的距离越大。如“货币发行”与“物联网”“金融科技”的距离值为1，说明关键词所代表的研究方向差异化较大。