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基于关键词聚类的历史学科核心素养研究分析

教育观察 2022年第8期11卷 76-80页

作者：冯慧九江第一中学

基于中国知网上北大核心和CSSCI有关历史学科核心素养的80篇文献，借助BICOMB和SPSS 25.0软件，对高频关键词加以识别，并进行矩阵分析，结果表明历史学科核心素养与教学设计、史料实证、教学评价及方法、历史解释和唯物史观之间的近似... 详细信息

基于中国知网上北大核心和CSSCI有关历史学科核心素养的80篇文献，借助BICOMB和SPSS 25.0软件，对高频关键词加以识别，并进行矩阵分析，结果表明历史学科核心素养与教学设计、史料实证、教学评价及方法、历史解释和唯物史观之间的近似性值高。现有研究对核心素养间的内在联系、家国情怀以及教师自身素养分析较少。

关键词：历史学科核心素养关键词聚类近似性矩阵多维尺度分析

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基于关键词聚类的翻转课堂研究分析

电化教育研究 2016年第7期37卷 106-112页

作者：姚巧红武亚男李爽李玉斌郑宏亮辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081

翻转课堂在过程和结构上颠覆了传统意义上的课堂教学,这让当前处于教学改革焦灼状态的人们看到了新前景。然而,随着实践的深入,人们也越发意识到,构建出"课前知识传授、课中知识内化"的逆序教学流程容易,取得切实的教学效果却并非易事... 详细信息

翻转课堂在过程和结构上颠覆了传统意义上的课堂教学,这让当前处于教学改革焦灼状态的人们看到了新前景。然而,随着实践的深入,人们也越发意识到,构建出"课前知识传授、课中知识内化"的逆序教学流程容易,取得切实的教学效果却并非易事。在这种背景下,文章以中国知网(CNKI)数据库收录的相关文献为样本,利用Bicomb和SPSS等分析工具,通过关键词聚类和多维尺度分析,对国内有关翻转课堂研究的重要主题和知识图谱进行了分析,并就存在的问题加以讨论。

关键词：翻转课堂关键词聚类知识图谱

基于关键词聚类的领域本体层次关系半自动构建研究

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情报科学 2016年第4期34卷 59-61,79页

作者：郝嘉树国家图书馆中文采编部北京100081

由于本体在图书馆资源组织中作用日趋明显且手工构建复杂费时,自动构建成为研究热点,其中层次关系作为本体的基本骨架构建尤为重要。使用词聚类技术是本体层次关系构建另一途径和方法,目前国内相关研究少。选取学术期刊数据库中情报学... 详细信息

由于本体在图书馆资源组织中作用日趋明显且手工构建复杂费时,自动构建成为研究热点,其中层次关系作为本体的基本骨架构建尤为重要。使用词聚类技术是本体层次关系构建另一途径和方法,目前国内相关研究少。选取学术期刊数据库中情报学领域标引的关键词基于词聚类技术半自动构建情报学本体层次关系,包括数据聚类前关键环节处理,选取适合数据分布的EM算法并多次聚类,描述、组织各类簇。最后与《中分表》情报学层次体系从深度、广度和实例三个维度比较评价构建的层次关系。

关键词：领域本体层次关系关键词聚类半自动构建

基于论文关键词聚类的用户兴趣模型细化方法研究

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基于论文关键词聚类的用户兴趣模型细化方法研究

作者：唐小宇山东科技大学

学位级别：硕士

随着个性化推荐技术的以及用户兴趣建模技术的研究发展,个性化推荐服务已渗透到了诸多领域。传统的用户兴趣建模技术中,基于本体或分类的用户兴趣模型因其允许用户兴趣预测等优点而获得广泛关注。然而,传统的分类方式往往由于粒度过粗... 详细信息

随着个性化推荐技术的以及用户兴趣建模技术的研究发展,个性化推荐服务已渗透到了诸多领域。传统的用户兴趣建模技术中,基于本体或分类的用户兴趣模型因其允许用户兴趣预测等优点而获得广泛关注。然而,传统的分类方式往往由于粒度过粗、需要人工参与等缺点而使得用户个性化推荐效果大大降低。因此,研究新的算法来改善基于本体或分类结构的用户兴趣模型来提高个性化推荐的效率和质量具有十分重要的意义。以改良传统的基于本体或分类的用户兴趣模型的推荐效果为目标,本文主要进行了以下几项工作：首先,提出了一个基于论文关键词共现网络的学科主题细分方法。以加权的关键词共现网络来表示学科或研究主题内的关键词分布情况,通过对加权的关键词共现网络使用聚类算法,删除权重较低的边,从而得到学科分类系统的细化扩展结果。细化后的学科分类系统为细化用户兴趣模型建立了基础。然后,给出了基于论文关键词聚类的用户兴趣建模方法。对传统的基于本体的用户兴趣建模的算法进行了改善,增加了用于度量某一主题的内容与用户兴趣倾向的偏移程度的关联因子。关联因子的引入使得建模算法更容易区分一些用户在其兴趣程度相似的研究主题上的兴趣程度。另外,本文中的用户兴趣模型构建方法通过考虑学科分类系统中研究主题间的紧密关系,区分了显式兴趣模型与隐式兴趣模型的概念,并给出了通过在计算中引入显式兴趣模型来构建隐式兴趣模型的方法。使用显式兴趣模型作为用户个性化推荐的主要模型,而隐式兴趣模型则作为个性化推荐的必要补充。使用显式与隐式兴趣模型相结合的方法来描述用户兴趣,提高了用户兴趣描述的精确程度。最后,通过在科技论文在线原型系统（SPRS）上的三个实验,验证了本文所给出的改进算法,实验结果说明本文所给出的方法运行效果良好,提高了用户兴趣模型的精度和推荐服务的质量。

关键词：关键词共现网络关键词聚类用户兴趣模型个性化推荐系统分类细化

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基于染色传播的关键词聚类算法研究

基于染色传播的关键词聚类算法研究

作者：贺勇华南理工大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来与互联网技术的发展,亟需在大数据中挖掘有用的知识,于是数据分析与数据挖掘便充当着不可替代的作用。近年来,随着廉价的大规模的集群计算技术的发展,如MPI、Map Reduce、Spark等,众多数据挖掘与机器学习算法在大... 详细信息

随着大数据时代的到来与互联网技术的发展,亟需在大数据中挖掘有用的知识,于是数据分析与数据挖掘便充当着不可替代的作用。近年来,随着廉价的大规模的集群计算技术的发展,如MPI、Map Reduce、Spark等,众多数据挖掘与机器学习算法在大规模数据集上得以应用,并在人们生活与工作中发挥着日益重要的作用。聚类分析便是一种非常重要的数据挖掘方法,也是数据挖掘、机器学习与模式识别等领域的重要研究内容之一。它是一种无监督机器学习算法,即不需要使用训练集,也不需要使用先导知识便可以识别对象之间的内在联系。本文提出一种基于染色传播的关键词聚类算法,即基于聚集系数极大值点染色传播聚类（CBCSCCM,Clustering Based on Coloring Spread from Clustering Coefficient Maxima）算法,并分别对从20组中文和20组英文新闻数据集中选择的有代表性的关键词进行聚类实验。首先对数据集中的文章进行分词操作（包括去停用词）,使用词向量模型word2vec工具对分词后得到的词集进行训练得到每个词的向量,并获得每个类别下TF-IDF值TOPK的关键词,以及计算它们之间的cosine值;然后使用这些关键词以及关键词与关键词之间的cosine值构造图;最后,使用本文提出聚类算法对图中的顶点进行聚类。该算法类似于基于密度的聚类算法,对象之间的密度越大越聚集在一起。该算法不需要事先提供簇的个数K,并且可以很好地进行分布式图计算并行化以能够处理海量数据,本文使用ODPS-graph框架进行分布式实现;同时为了减少噪声数据的影响,以及优化聚类效果,本文每次保留权值不少于给定阈值的边进行逐层聚类。本文最后,对被选择的关键词进行聚类实验,使用Purity、RI、ARI、NMI、F-measure评价指标对聚类效果进行评价,并与K-means、基于规范切的谱聚类、CBFSAFODP算法进行对比,实验表明本文所提出的算法达到了较好的聚类效果。

关键词：数据挖掘关键词聚类聚集系数染色传播 word2vec 词向量 TF-IDF 分布式图并行计算 ODPS-graph

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基于关键词聚类的我国核心素养研究分析

广西教育学院学报 2018年第4期 46-53页

作者：丘苑卢小陶赣南师范大学教育科学学院江西赣州341000

当前,核心素养已成为教育领域研究的热点。对核心素养研究的相关成果进行梳理,可进一步管窥该领域的研究现状,对今后我国核心素养研究发展具有重要意蕴。以CNKI中"核心期刊"和"CSSCI"的376篇核心素养相关的期刊论文为研究对象,利用Bicom... 详细信息

当前,核心素养已成为教育领域研究的热点。对核心素养研究的相关成果进行梳理,可进一步管窥该领域的研究现状,对今后我国核心素养研究发展具有重要意蕴。以CNKI中"核心期刊"和"CSSCI"的376篇核心素养相关的期刊论文为研究对象,利用Bicomb、SPSS软件对文献数据的发文年代、发文作者单位、期刊载文量、高频关键词确认、高频关键词矩阵分析等进行知识图谱可视化分析,结果发现:我国目前核心素养研究主要围绕立德树人与学生发展核心素养及其人才培养、基于核心素养的基础教育课程教学改革及其实践、学科核心素养与课堂教学及其培育路径、核心素养视野下校本课程及其开发研究四大领域展开。关键词:核心素养;关键词聚类;知识图谱;

关键词：核心素养关键词聚类知识图谱可视化分析

国内核心素养研究现状分析——基于关键词聚类分析

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基础教育研究 2018年第17期 19-21,24页

作者：卢小陶谭诤赣南师范大学教育科学学院

对CNKI数据库中核心素养研究文献的高频关键词进行聚类分析和多维尺度分析,结果发现国内目前核心素养研究主要围绕四大领域展开:立德树人与学生发展核心素养及其人才培养研究,基于核心素养的基础教育课程教学改革及其实践研究,学科核心... 详细信息

对CNKI数据库中核心素养研究文献的高频关键词进行聚类分析和多维尺度分析,结果发现国内目前核心素养研究主要围绕四大领域展开:立德树人与学生发展核心素养及其人才培养研究,基于核心素养的基础教育课程教学改革及其实践研究,学科核心素养与课堂教学及其培育路径研究,核心素养视野下校本课程及其开发研究。

关键词：核心素养关键词聚类知识图谱

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基于关键词聚类的大学生MOOC学习分析

信息与电脑 2019年第10期31卷 241-242页

作者：刘冠伊辽宁师范大学

近些年,国家综合实力不断提高,在很大程度上促进了教育事业的发展,尤其是现在国家逐渐加大了改革的力度,取得了很多显著的成果。现阶段,对我国教育事业来说,MOOC具有非常重要的现实意义,国内学者关于这方面内容的研究越来越多,也逐渐向... 详细信息

近些年,国家综合实力不断提高,在很大程度上促进了教育事业的发展,尤其是现在国家逐渐加大了改革的力度,取得了很多显著的成果。现阶段,对我国教育事业来说,MOOC具有非常重要的现实意义,国内学者关于这方面内容的研究越来越多,也逐渐向着知识图谱方向的大学生MOOC学习可视化的方向发展,使用关键词聚类方法也是当下非常热门的研究课题。

关键词： MOOC 关键词聚类可视化大学生

基于学术团队及关键词聚类的国内医学信息素养研究热点分析

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中华医学图书情报杂志 2022年第6期31卷 46-51页

作者：秦三利石昕林静张仲男丁颖齐江华甘肃省肿瘤医院(甘肃省医学科学研究院) 甘肃兰州730050 甘肃省医学情报研究所甘肃兰州730050

目的:通过分析学术团队的研究内容及高频关键词的聚类与共现网络结果,总结医学信息素养领域的研究热点,为医学信息科学研究提供思路。方法:检索2022年3月以前发表的与国内医学信息素养方面密切相关的文献,提取作者信息,筛选核心作者候选... 详细信息

目的:通过分析学术团队的研究内容及高频关键词的聚类与共现网络结果,总结医学信息素养领域的研究热点,为医学信息科学研究提供思路。方法:检索2022年3月以前发表的与国内医学信息素养方面密切相关的文献,提取作者信息,筛选核心作者候选人,归纳主要学术团队及核心研究者。同时,对高频关键词进行聚类分析,并利用可视化分析呈现高频关键词共现网络。结果:共纳入680篇有效论文;筛选出49位发文量≥3篇且发文累计被引用量≥8次的核心作者候选人,归纳出7个总发文量≥5篇的学术团队;得到4组高频关键词的聚类组合,信息素养、学生信息素养、学生信息素质、信息素养教育、信息素质教育、信息素养培养、医学生、医学院校、文献检索、信息道德、信息时代及信息资源等关键词之间呈现出较为密切的共现网络。结论:医学信息素养方面的研究热点主要集中在医护人员与医学生信息素养调查与影响因素分析、信息素养能力培养途径、信息素养教育模式与网络平台设计、信息素养教育专业课程体系构建与教学实践效果、信息时代的信息需求,以及信息素养能力对教师教学、医务人员临床实践及医学生学习能力的影响等方面。

关键词：医学信息素养学术团队合作网络关键词聚类研究热点

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