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        關(guān)于我國1992~2016年內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究的知識圖譜分析

        2017-05-20 13:07:09
        經(jīng)營者 2017年4期
        關(guān)鍵詞:內(nèi)存學(xué)者圖譜

        摘 要 在知識圖譜理論的基礎(chǔ)之上,本文選擇Citespace V可視化軟件,對CNKI中1992~2016年間我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究的文獻(xiàn)進(jìn)行了分析,繪制內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究的關(guān)鍵詞、作者等知識圖譜,來分析我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究的熱點(diǎn)。

        關(guān)鍵詞 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫 Citespace V 知識圖譜

        一、引言

        知識圖譜應(yīng)用數(shù)學(xué)、圖形學(xué)、信息可視化技術(shù)等理論和方法,與傳統(tǒng)的科學(xué)計(jì)量學(xué)引文分析方法結(jié)合,用可視化的圖譜形象地展示學(xué)科的結(jié)構(gòu)與發(fā)展,[1,2]知識圖譜理論與方法近年來成為科學(xué)計(jì)量學(xué)研究的最前沿。

        在當(dāng)前情況下我國對內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的研究還處在一個(gè)逐步發(fā)展的狀態(tài),需要我們從比較全面的角度去研究其發(fā)展現(xiàn)狀,以便在未來更好、更深入地進(jìn)行關(guān)于這方面的研究。

        二、數(shù)據(jù)來源與方法

        (一)數(shù)據(jù)來源

        首先,在中國知網(wǎng)CNKI總庫中,選擇“期刊”“高級檢索”,以“內(nèi)存數(shù)據(jù)庫”為主題,對1992~2016年之間所發(fā)表出來的文章進(jìn)行檢索,一共得到的記錄有933條。然后從中以ref格式下載這933篇論文,以備之后分析所用。

        (二)研究方法

        Citespace是美國費(fèi)城德雷塞爾大學(xué)陳超美教授研制并開發(fā)的信息可視化應(yīng)用軟件,在本文中使用Citespace工具然后將ref的文件格式轉(zhuǎn)換為txt格式,再將轉(zhuǎn)換后的格式導(dǎo)進(jìn)Citespace V軟件中實(shí)行可視化分析,主要對關(guān)鍵詞、作者等分析,運(yùn)行繪制我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的知識圖譜。

        三、統(tǒng)計(jì)與分析

        (一)文獻(xiàn)時(shí)間分布分析

        以5年為間隔的論文年篇數(shù)分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖1。從圖1可以看出,我國學(xué)者對內(nèi)存數(shù)據(jù)庫方面研究所發(fā)表的論文數(shù)增長趨勢較為平緩,內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的研究漸漸地引起我國研究學(xué)者的關(guān)注;尤其是最近的5年里,關(guān)于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的研究越來越熱門。

        (二)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞分析

        關(guān)鍵詞是對研究主題的高度歸納,對有關(guān)文章的關(guān)鍵詞使用共現(xiàn)分析,可以發(fā)掘出該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。因此,對933篇論文進(jìn)行關(guān)鍵詞共被引分析。第一步,將1992~2016年間每一年為劃分的單位,選擇“Keywords(關(guān)鍵詞)”為節(jié)點(diǎn),再選取各個(gè)時(shí)間區(qū)中被引用頻次高的前50個(gè)關(guān)鍵詞,來生成關(guān)鍵詞共被引的圖譜。

        第一,關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析。在生成圖譜后,在右方選出“聚類視角”選項(xiàng),并點(diǎn)擊“自動聚類”標(biāo)簽??梢缘玫角宄年P(guān)鍵詞共被引聚類知識圖譜(見圖2),圖中的每個(gè)圓點(diǎn)都表示一個(gè)節(jié)點(diǎn),圓點(diǎn)越大即該詞匯出現(xiàn)的頻率越高;兩者中間的連接表示這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)共同在一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn),線段越粗代表著聯(lián)系越緊密,反之亦然。共有738個(gè)節(jié)點(diǎn),1594個(gè)連接,網(wǎng)絡(luò)密度為 0.0059。從圖譜中可以知道,“內(nèi)存數(shù)據(jù)庫”這一詞的出現(xiàn)頻率最高,其次是“實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫”“大數(shù)據(jù)”“數(shù)據(jù)庫”等。

        取詞頻(7次以上)排序統(tǒng)計(jì),得33個(gè)頻率高的關(guān)鍵詞,結(jié)合關(guān)鍵詞知識圖譜,可以看出在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究領(lǐng)域,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)、并發(fā)控制、物聯(lián)網(wǎng)等都是其研究的熱點(diǎn)。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫也屬于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫的一種,其特點(diǎn)就是在內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)庫的所有或者需要存取的數(shù)據(jù)放于內(nèi)存中,這樣本來需要對磁盤進(jìn)行的訪問就取消了,保證了存取速度的快速性。

        (三)發(fā)文作者分析

        對933篇文章進(jìn)行發(fā)文作者共被引的分析,在這中間發(fā)表文章次數(shù)較高的作者在可視化圖譜中所顯示為的節(jié)點(diǎn)比較大。共有776個(gè)節(jié)點(diǎn),525個(gè)連接,網(wǎng)絡(luò)密度為0.0017。從中可以看出,劉云生出現(xiàn)的次數(shù)最高,之后是李國徽、廖國瓊等,他們之間共同合作的文章比較多。再者,其他我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究領(lǐng)域的學(xué)者很多都在獨(dú)自研究。好多的研究團(tuán)隊(duì)會由導(dǎo)師及學(xué)生這樣的組合組成。例如華中科技大學(xué)教授李國徽教授與其學(xué)生,武漢工商學(xué)院盧炎生教授與其學(xué)生。

        四、結(jié)語

        本文使用了可視化的技術(shù)對我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的研究進(jìn)行了一些分析,展示我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、重要的學(xué)者等,揭示我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究的狀況。通過對1992~2016 年間我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究文獻(xiàn)的知識圖譜分析,可知我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究發(fā)文數(shù)量穩(wěn)步增加,國內(nèi)學(xué)者也不斷加大了對內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的探究。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等為我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究的主要方向。劉云生教授是我國內(nèi)存數(shù)據(jù)庫研究范疇內(nèi)產(chǎn)出最多的學(xué)者,然后是李國徽教授、廖國瓊教授、吳紹春教授等。

        (作者單位為上海大學(xué))

        參考文獻(xiàn)

        [1] 沈建通,姚樂野.多元統(tǒng)計(jì)與社會網(wǎng)絡(luò)分析法在知識圖譜應(yīng)用的實(shí)證研究[J].情報(bào)雜志,2009,28(8):33-36.

        [2] 王璟,夏培玲,夏培英.基于知識圖譜的體育科學(xué)研究前沿和熱點(diǎn)[J].體育成人教育學(xué)刊,2011,27(3):32-35.

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