摘 要： ［目的／ 意義］ 結(jié)合外部學(xué)科屬性及內(nèi)部主題演化開展學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析， 有助于捕獲領(lǐng)域發(fā)展前沿， 推進(jìn)交叉創(chuàng)新發(fā)展。［方法／ 過程］ 本文基于目標(biāo)領(lǐng)域的全景與突破性研究， 通過構(gòu)建學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)開展外部學(xué)科屬性演化分析， 依托ＢＥＲＴｏｐｉｃ 模型挖掘?qū)W科交叉內(nèi)部主題并開展內(nèi)部主題演化分析， 進(jìn)而開展全景與突破性研究的對比分析。［結(jié)果／ 結(jié)論］ 本文以生物醫(yī)學(xué)工程研究為例， 在外部學(xué)科屬性層面， 學(xué)科交叉程度日益加強(qiáng)， 且突破性研究的關(guān)鍵子網(wǎng)絡(luò)是全景研究的子集， 前者更關(guān)注醫(yī)學(xué)而后者更關(guān)注工學(xué)； 在內(nèi)部主題演化層面，學(xué)科交叉演化速度日趨加快， 前者演化速度較快而后者演化速度相對穩(wěn)定， 且二者各有不相交的５ 個和３ 個前沿主題?；谕獠繉W(xué)科屬性與內(nèi)部主題演化揭示全景與突破性研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢有助于促進(jìn)交叉創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞： 學(xué)科交叉； 學(xué)科屬性； 主題演化； 發(fā)展態(tài)勢； 生物醫(yī)學(xué)工程

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２５．０２．０１１

〔中圖分類號〕Ｇ２０３ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２５） ０２－０１１６－１７

社會發(fā)展和科學(xué)研究范式的加速演進(jìn)， 使得學(xué)科間的相互滲透與融合趨勢愈加明顯［１］ ， 學(xué)科交叉也已逐步成為促進(jìn)學(xué)科發(fā)展創(chuàng)新的重要因素之一。研究學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢， 不僅對理解學(xué)科交叉演化規(guī)律、揭示學(xué)科交叉本質(zhì)具有重要意義， 而且能夠幫助識別潛在學(xué)科交叉領(lǐng)域， 進(jìn)而為引導(dǎo)學(xué)科交叉發(fā)展提供管理依據(jù)及有益指導(dǎo)［２］ 。此外， 突破性研究是指根本性突破或研究進(jìn)展， 具有原創(chuàng)性且影響力可輻射至其他領(lǐng)域［３］ 。隨著近年來我國對突破性研究的重視程度逐步提高， 開展基于突破性研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析， 有助于敏銳捕獲領(lǐng)域發(fā)展前沿， 以期為推進(jìn)領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和優(yōu)化學(xué)科布局提供更為精準(zhǔn)的參考依據(jù)。

對此， 眾多學(xué)者在開展學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析方面取得了諸多研究成果。已有文獻(xiàn)主要通過構(gòu)建學(xué)科交叉測度指標(biāo)， 結(jié)合學(xué)科差異度［４］ 、學(xué)科凝聚性［５］ 及學(xué)科多樣性［６］ 等指標(biāo)， 運用文獻(xiàn)計量法［７］ 、社會網(wǎng)絡(luò)分析［８］ 、文本分析［９］ 等研究方法對相關(guān)論文數(shù)據(jù)進(jìn)行文本挖掘和充分解讀， 進(jìn)而探究學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢。但是， 仍存在以下不足： 第一， 現(xiàn)有研究大多僅運用定量測度指標(biāo)粗粒度開展宏觀層面的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析， 而較少從微觀層面的學(xué)科交叉主題入手來剖析其發(fā)展態(tài)勢， 難以為把握具體領(lǐng)域?qū)W科交叉發(fā)展方向提供細(xì)粒度參考依據(jù)。第二， 現(xiàn)有研究多聚焦于開展面向全景研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析， 而較少關(guān)注具體領(lǐng)域內(nèi)少數(shù)帶來技術(shù)變革的突破性研究的學(xué)科交叉演化過程， 由此可能會影響分析結(jié)果的前瞻性和全面性。

有鑒于此， 本文結(jié)合外部學(xué)科屬性及內(nèi)部主題演化開展學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析。在收集目標(biāo)領(lǐng)域的全景研究和突破性研究相關(guān)數(shù)據(jù)后， 運用Ｇｅｐｈｉ軟件分別構(gòu)建二者在各時間段下的學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)并開展外部學(xué)科屬性演化分析， 依托ＢＥＲＴｏｐｉｃ模型分別挖掘二者在各時間段下的學(xué)科交叉內(nèi)部主題并開展內(nèi)部主題演化分析， 進(jìn)而開展全景研究與突破性研究學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析， 以期為目標(biāo)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和學(xué)科布局優(yōu)化提供科學(xué)的決策參考依據(jù)。

１ 相關(guān)研究

１. １ 學(xué)科交叉概念與內(nèi)涵

作為促進(jìn)學(xué)科發(fā)展與創(chuàng)新的新興動力， 學(xué)科交叉融合研究日益引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注［６］ 。隨著研究的深入發(fā)展， 涌現(xiàn)出許多與學(xué)科交叉相關(guān)的概念術(shù)語， 如跨學(xué)科、交叉學(xué)科等。對此， 國內(nèi)外不少學(xué)者對相關(guān)概念進(jìn)行了具體闡述和辨析。

學(xué)科交叉概念最早是由來自哥倫比亞大學(xué)的心理學(xué)家Ｗｏｏｄｗｏｒｔｈ Ｒ Ｓ 提出的， 認(rèn)為學(xué)科交叉是指跨越已知學(xué)科邊界而進(jìn)行的研究活動， 同時涉及兩個或兩個以上的學(xué)科［１０－１１］ 。進(jìn)一步的， 美國國家科學(xué)院認(rèn)為， 學(xué)科交叉是由團(tuán)隊或個人進(jìn)行的一種研究模式， 通過集成兩個或兩個以上學(xué)科或?qū)I(yè)知識團(tuán)體的信息、數(shù)據(jù)、技術(shù)、工具、理論等， 解決那些超過單一學(xué)科范圍或研究實踐領(lǐng)域的關(guān)鍵問題［１２］ 。而后， Ｒａｆｏｌｓ Ｉ 等［１３］ 在上述定義的基礎(chǔ)上指出， 學(xué)科交叉的重點在于整合不同學(xué)科知識體系而并非違反學(xué)科邊界。而“跨學(xué)科” 與“學(xué)科交叉” 雖表述不同， 但其基本內(nèi)涵相通。國內(nèi)學(xué)者范春竹等［１４］ 指出， 跨學(xué)科與學(xué)科交叉均是交叉學(xué)科的部分研究內(nèi)容， 表現(xiàn)為多個學(xué)科領(lǐng)域跨越邊界進(jìn)行整合。而張雪等［１２］ 認(rèn)為， “交叉學(xué)科” 是指兩門或兩門以上學(xué)科滲透融合的活動及所形成的新學(xué)科群。

綜上， 學(xué)科交叉（跨學(xué)科）更側(cè)重于具體實踐層面， 且其作為一種科研組織方式， 屬于交叉學(xué)科的部分研究內(nèi)容， 即學(xué)科交叉（跨學(xué)科）研究可能會逐漸發(fā)展壯大形成交叉學(xué)科， 也可能會因沒有良好的發(fā)展前景而逐步消亡。

１. ２ 學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢

隨著數(shù)據(jù)信息的激增， 開展具體領(lǐng)域的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢研究， 對于深入理解領(lǐng)域?qū)W科結(jié)構(gòu)、把握學(xué)科交叉發(fā)展脈絡(luò)及趨勢具有重要的參考意義。近年來， 國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對多個領(lǐng)域的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢展開了豐富研究。例如， 馬麗麗等［１５］從學(xué)科交叉規(guī)模、學(xué)科交叉強(qiáng)度、學(xué)科交叉網(wǎng)絡(luò)及演化３ 方面進(jìn)行了合成生物學(xué)領(lǐng)域的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析； 曾德明等［１６］ 則通過構(gòu)建交叉融合網(wǎng)絡(luò)，分析了交叉融合的路徑并探究了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)演化特征； 張雪等［１７］ 以美國科學(xué)基金會資助項目為研究對象， 剖析了各科學(xué)部的學(xué)科交叉度及其演化趨勢；基于Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ（ＷＯＳ）數(shù)據(jù)庫， 齊燕等［１８］ 從交叉度、交叉規(guī)模和交叉時序３ 個角度探究了醫(yī)學(xué)學(xué)科近４０ 年來的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢， 而Ｓｏｎｇ Ｙ 等［１９］以新開發(fā)的指標(biāo)ＤＩＶ? 及其成分的多樣性、平衡性和差異性作為跨學(xué)科測度依據(jù)， 剖析了學(xué)科交叉對氣候變化領(lǐng)域科學(xué)影響力的影響； 吳小蘭等［２０］ 借用布里淵指數(shù)及豐富性、均衡性和差異度的三維指標(biāo)， 探索了學(xué)科的跨學(xué)科性演變； Ｐａｒｋ Ｈ［２１］ 運用研究數(shù)據(jù)的均衡性及多樣性測度指標(biāo)研判了科學(xué)、技術(shù)、工程及數(shù)學(xué)等多領(lǐng)域研究數(shù)據(jù)的跨學(xué)科性；Ｚｈｏｕ Ｈ 等［２２］ 從跨學(xué)科知識流的廣度、強(qiáng)度及同質(zhì)性３ 方面細(xì)粒度描述了不同學(xué)科間的知識交流， 并提高了跨學(xué)科知識流的研究粒度及可用性； Ａｌａｓｅ?ｈｉｒ Ｏ 等［２３］ 依托文本相似性分析模型Ｄｏｃ２Ｖｅｃ 提出了一種用于分析認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域跨學(xué)科性的方法。

整體來看， 現(xiàn)有學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢研究取得了一系列頗有見地的研究成果， 但仍存在一定的局限性。相關(guān)文獻(xiàn)大多運用學(xué)科交叉定量測度指標(biāo)粗粒度開展學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢研究， 由此可能會影響分析結(jié)果的精準(zhǔn)性。此外， 以往研究較少關(guān)注具體領(lǐng)域內(nèi)少數(shù)帶來技術(shù)變革的突破性研究， 由此可能會影響分析結(jié)果的前瞻性和全面性。因此， 本文將結(jié)合外部學(xué)科屬性及內(nèi)部主題演化開展學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析， 從更為全面和細(xì)粒度的視角為具體領(lǐng)域?qū)W科交叉發(fā)展提供有益參考。

２ 研究框架

在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上， 本文開展基于外部學(xué)科屬性及內(nèi)部主題演化的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析， 共分為４ 個階段， 整體研究框架如圖１ 所示。第一， 分別收集目標(biāo)領(lǐng)域的全景研究論文數(shù)據(jù)及突破性研究論文數(shù)據(jù)， 并對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。第二，獲取全景研究論文數(shù)據(jù)集與突破性研究論文數(shù)據(jù)集的ＳＣＡＤＣ 學(xué)科分類信息， 運用Ｇｅｐｈｉ 軟件構(gòu)建各時間段下的學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)并開展外部學(xué)科屬性演化分析。第三， 依據(jù)ＳＣＡＤＣ 學(xué)科分類信息篩選全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉共現(xiàn)論文數(shù)據(jù)，依托ＢＥＲＴｏｐｉｃ 模型挖掘各時間段下的學(xué)科交叉內(nèi)部主題并開展內(nèi)部主題演化分析。第四， 基于外部學(xué)科屬性及內(nèi)部主題演化兩方面開展全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析。

２. １ 全景研究與突破性研究的數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理

開展學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析首先需要從海量數(shù)據(jù)源中選擇合適的數(shù)據(jù)庫， 收集目標(biāo)領(lǐng)域的相關(guān)信息并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

由于論文數(shù)據(jù)庫能夠提供高質(zhì)量、多學(xué)科且持續(xù)更新的學(xué)術(shù)研究數(shù)據(jù)， 因此， 本文選擇論文數(shù)據(jù)庫作為全景研究學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析的數(shù)據(jù)源［２４］ 。此外， 同行評議作為學(xué)術(shù)論文發(fā)表體系及規(guī)范中的重要環(huán)節(jié)， 能夠較為精準(zhǔn)地評估論文的創(chuàng)新性、有效性、價值與意義［２５］ 。因此， 本文選擇同行評議數(shù)據(jù)庫作為突破性研究學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析的數(shù)據(jù)源。

具體內(nèi)容包括： 首先， 選擇合適的論文數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)目標(biāo)領(lǐng)域制定檢索表達(dá)式來獲取全景研究論文數(shù)據(jù)集， 進(jìn)而對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理； 其次， 選擇合適的同行評議數(shù)據(jù)庫， 并根據(jù)目標(biāo)領(lǐng)域制定檢索表達(dá)式來獲取突破性研究論文數(shù)據(jù)集， 進(jìn)而對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

２. ２ 全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化分析

開展全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化分析， 能夠直觀呈現(xiàn)學(xué)科間知識相互融合的程度與趨勢， 揭示學(xué)科交叉視角在解決領(lǐng)域復(fù)雜問題時的新思路， 進(jìn)而有助于引導(dǎo)科技創(chuàng)新發(fā)展的方向和重點。由此， 本文基于前述獲取的數(shù)據(jù)集，探究目標(biāo)領(lǐng)域全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化過程。

由于Ｉｎｃｉｔｅｓ 數(shù)據(jù)庫涵蓋國內(nèi)外主要學(xué)科分類體系， 并提供ＷＯＳ 期刊分類與其他學(xué)科分類體系的映射關(guān)系［２６］ ， 因此， 本文選擇Ｉｎｃｉｔｅｓ 作為獲取學(xué)科分類信息的數(shù)據(jù)源。此外， ＳＣＡＤＣ 分類體系是我國雙一流建設(shè)和評估的學(xué)科分類基礎(chǔ)， 包含學(xué)科門類和一級學(xué)科分類兩個層級［１５］ 。為清晰地對我國學(xué)科交叉發(fā)展提供有益參考， 本文將依據(jù)ＳＣＡＤＣ學(xué)科門類和一級學(xué)科分類兩個層級開展全景研究與突破性研究外部學(xué)科屬性演化分析。

具體內(nèi)容包括： 首先， 對所得到的全景研究與突破性研究論文數(shù)據(jù)集進(jìn)行時間段劃分， 并從Ｉｎ?ｃｉｔｅｓ 數(shù)據(jù)庫中獲取每篇論文相對應(yīng)的ＳＣＡＤＣ 學(xué)科門類及一級學(xué)科分類信息； 其次， 依據(jù)ＳＣＡＤＣ 學(xué)科分類信息分別構(gòu)建全景研究與突破性研究各時間段下的學(xué)科交叉共現(xiàn)矩陣， 并運用Ｇｅｐｈｉ 軟件［２７］繪制學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)； 最后， 分別基于ＳＣＡＤＣ學(xué)科門類及一級學(xué)科分類的學(xué)科交叉兩方面開展全景研究與突破性研究外部學(xué)科屬性演化分析。

２. ３ 全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化分析

開展全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化分析， 能夠從基于知識語義的微觀層面細(xì)粒度探究學(xué)科交叉的關(guān)鍵問題及熱點方向， 進(jìn)而為厘清學(xué)科交叉發(fā)展脈絡(luò)和預(yù)測發(fā)展趨勢提供參考。由此， 還需探究全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化過程。

具體內(nèi)容包括： 首先， 從全景研究論文數(shù)據(jù)集與突破性研究論文數(shù)據(jù)集中篩選包含兩門及以上ＳＣＡＤＣ 一級學(xué)科分類的論文， 提取這些論文的題目、關(guān)鍵詞、摘要、發(fā)表年份等關(guān)鍵信息； 其次，依托ＢＥＲＴｏｐｉｃ 模型［２８］ 從上述所篩選論文相關(guān)數(shù)據(jù)中提取全景研究與突破性研究各時間段下的學(xué)科交叉主題， 并結(jié)合目標(biāo)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識對其進(jìn)行清洗和預(yù)處理； 最后， 利用余弦相似度［２９］ 計算相鄰時間段下學(xué)科交叉主題之間的相似度， 借助?；鶊D［３０］ 分別繪制全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化路徑并進(jìn)行演化分析。

２. ４ 全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析

開展全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析有助于全面了解學(xué)科發(fā)展脈絡(luò)及前沿趨勢， 并精準(zhǔn)洞悉領(lǐng)域發(fā)展方向及重點。由此， 還需開展基于全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析。

具體內(nèi)容包括： 首先， 依據(jù)２. ２ 小節(jié)中全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化分析過程， 開展基于外部學(xué)科屬性的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析； 其次， 依據(jù)２. ３ 小節(jié)中全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化分析過程， 開展基于內(nèi)部主題演化的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析。

３ 生物醫(yī)學(xué)工程研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析

隨著科學(xué)與技術(shù)的蓬勃發(fā)展， 生物醫(yī)學(xué)工程研究中越來越多的問題需要借助跨學(xué)科的合作來解決［３１］ 。生物醫(yī)學(xué)工程作為一門結(jié)合生物醫(yī)學(xué)和理工學(xué)而發(fā)展起來的交叉邊緣學(xué)科， 涉及包括電子學(xué)、現(xiàn)代計算機(jī)技術(shù)、高分析化學(xué)、物理學(xué)等多門學(xué)科知識， 是各國（地區(qū)）爭相大力發(fā)展的高新技術(shù)之一［３２］ 。近年來， 生物醫(yī)學(xué)工程發(fā)展非常迅速， 其中， 生物醫(yī)學(xué)圖像與醫(yī)學(xué)影像學(xué)的發(fā)展更是日新月異。由此可見， 通過剖析當(dāng)前生物醫(yī)學(xué)工程研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢， 能夠深入理解和厘清不同學(xué)科之間知識和經(jīng)驗的共享現(xiàn)狀與趨勢， 有助于推動新的研究方向形成并挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的學(xué)科邊界。由此， 探究生物醫(yī)學(xué)工程的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢， 不僅能夠推動技術(shù)創(chuàng)新和科學(xué)進(jìn)步， 還能夠解決現(xiàn)實生物醫(yī)學(xué)問題， 并為人類健康帶來更多福祉。

３. １ 生物醫(yī)學(xué)工程研究的相關(guān)數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理

３. １. １ 全景研究的相關(guān)數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理

本文運用ＷＯＳ 核心合集數(shù)據(jù)庫進(jìn)行生物醫(yī)學(xué)工程全景研究論文數(shù)據(jù)檢索。根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研并結(jié)合專家意見， 首先需要確定論文數(shù)據(jù)的具體檢索方案，如表１ 所示。

對檢索到的論文進(jìn)行格式清洗與統(tǒng)一， 并將每篇論文的題目、摘要、關(guān)鍵詞及發(fā)表年份等關(guān)鍵信息作為全景研究論文數(shù)據(jù)集以開展后續(xù)外部學(xué)科屬性及內(nèi)部主題演化分析。

３. １. ２ 突破性研究的相關(guān)數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理

Ｈ１ Ｃｏｎｎｅｃｔ（原Ｆ１０００ 數(shù)據(jù)庫）是生物醫(yī)學(xué)工程研究中極具特色的同行評議數(shù)據(jù)庫， 該數(shù)據(jù)庫收錄的重要文獻(xiàn)更具創(chuàng)新性和突破性［３３］ 。由此， 本文運用Ｈ１ Ｃｏｎｎｅｃｔ 數(shù)據(jù)庫進(jìn)行生物醫(yī)學(xué)工程突破性研究的論文數(shù)據(jù)檢索。具體的檢索方案如表２ 所示。

對所檢索到的論文進(jìn)行格式清洗與統(tǒng)一， 并依據(jù)論文題目信息在ＷＯＳ 核心合集數(shù)據(jù)庫中檢索對應(yīng)論文， 并將每篇論文的題目、摘要、關(guān)鍵詞及發(fā)表年份等關(guān)鍵信息作為突破性研究論文數(shù)據(jù)集以開展后續(xù)外部學(xué)科屬性及內(nèi)部主題演化分析。

３. ２ 生物醫(yī)學(xué)工程全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化分析

３. ２. １ 基于ＳＣＡＤＣ 學(xué)科分類的論文信息獲取

一是運用Ｉｎｃｉｔｅｓ 數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)對全景研究論文數(shù)據(jù)集的ＳＣＡＤＣ 學(xué)科分類信息獲取。依據(jù)１９８０—２０２３ 年全景研究論文數(shù)據(jù)集的逐年論文數(shù)量， 將其劃分為６ 個時間段， 如圖２ 所示。

二是運用Ｉｎｃｉｔｅｓ 數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)對突破性研究論文數(shù)據(jù)集的ＳＣＡＤＣ 學(xué)科分類信息獲取。依據(jù)２０００—２０２３ 年突破性研究論文數(shù)據(jù)集的逐年論文數(shù)量， 將其劃分為４ 個階段， 如圖３ 所示。

３. ２. ２ 學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

通過構(gòu)建基于ＳＣＡＤＣ 學(xué)科門類及一級學(xué)科分類的學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)， 能夠?qū)崿F(xiàn)不同學(xué)科之間共現(xiàn)關(guān)系的可視化表達(dá)。

一是基于學(xué)科門類的全景研究與突破性研究學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。依據(jù)１９８０—２０２３ 年的６ 個時間段下生物醫(yī)學(xué)工程全景研究論文數(shù)據(jù)集的ＳＣＡＤＣ學(xué)科門類信息及其共現(xiàn)關(guān)系， 運用Ｇｅｐｈｉ 軟件構(gòu)建各時間段下的學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)， 如圖４ 所示。其中， 每個節(jié)點代表１ 個學(xué)科門類， 節(jié)點間的連線越粗表示兩學(xué)科門類在論文中的交叉融合越明顯。

依據(jù)２０００—２０２３ 年的４ 個時間段下突破性研究論文數(shù)據(jù)集的ＳＣＡＤＣ 學(xué)科門類信息及其共現(xiàn)關(guān)系， 運用Ｇｅｐｈｉ 軟件構(gòu)建各時間段下的學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)， 如圖５ 所示。

二是基于一級學(xué)科分類的學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。依據(jù)１９８０—２０２３ 年的６ 個時間段下生物醫(yī)學(xué)工程全景研究論文數(shù)據(jù)集的ＳＣＡＤＣ 一級學(xué)科分類信息及其共現(xiàn)關(guān)系， 運用Ｇｅｐｈｉ 軟件構(gòu)建各時間段下的學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)， 如圖６ 所示。其中， 每個節(jié)點代表１ 個一級學(xué)科分類， 節(jié)點顏色表示各節(jié)點所代表的學(xué)科門類， 節(jié)點間的連線越粗表示兩一級學(xué)科分類在論文中的交叉融合越明顯。需要注意的是， 由于各一級學(xué)科分類的名稱較長， 難以直觀展示， 因此在圖中用其學(xué)科分類代碼簡要表示， 各一級學(xué)科分類的具體名稱如表３ 所示。

依據(jù)２０００—２０２３ 年的４ 個時間段下生物醫(yī)學(xué)工程突破性研究論文數(shù)據(jù)集的ＳＣＡＤＣ 一級學(xué)科分類信息及其共現(xiàn)關(guān)系， 運用Ｇｅｐｈｉ 軟件構(gòu)建各時間段下的學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)， 如圖７ 所示。其中， 各一級學(xué)科分類的具體名稱如表３ 所示。

３. ２. ３ 學(xué)科交叉的外部學(xué)科屬性演化分析

一是生物醫(yī)學(xué)工程全景研究的學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化分析。結(jié)合上述所構(gòu)建的學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)， 本文分別從學(xué)科門類和一級學(xué)科分類兩方面分析其在１９８０—２０２３ 年的６ 個時間段下全景研究的學(xué)科交叉發(fā)展情況。

１） 基于學(xué)科門類的全景研究學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化分析

由圖４ 不難看出， 在１９８０—１９９０ 年生物醫(yī)學(xué)工程研究的發(fā)展初期， 主要涉及醫(yī)學(xué)、工學(xué)和理學(xué)３門學(xué)科， 其中醫(yī)學(xué)和工學(xué)的交叉研究相對較多。在１９９１—２０００ 年期間， 該研究領(lǐng)域的學(xué)科數(shù)量明顯增加， 包含１３ 個ＳＣＡＤＣ 學(xué)科門類， 且各學(xué)科門類間開始出現(xiàn)少量的學(xué)科交叉研究， 并初步呈現(xiàn)出以“醫(yī)學(xué)—工學(xué)—理學(xué)” 這一子網(wǎng)絡(luò)為中心的多學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)特征， 這表明生物醫(yī)學(xué)工程作為一個復(fù)雜而多樣化的研究領(lǐng)域逐漸開始從更多學(xué)科吸取和匯集不同的專業(yè)知識與技術(shù)。在２００１—２０１０ 年期間， 各學(xué)科門類間的學(xué)科交叉研究數(shù)量逐步增多，“醫(yī)學(xué)—工學(xué)—理學(xué)” 子網(wǎng)絡(luò)的中心地位也更為凸顯。２０１０ 年之后的３ 個時間段內(nèi)， 各學(xué)科門類間的學(xué)科交叉種類逐漸減少， 但各學(xué)科門類間的交叉次數(shù)逐漸增多， 這種變化可能源于該研究領(lǐng)域在近年來的快速發(fā)展和不斷分化， 使得研究者更趨向于從深入、專業(yè)和特定的研究方向中探尋問題的求解思路。此外， “醫(yī)學(xué)—工學(xué)—理學(xué)” 這一子網(wǎng)絡(luò)的共現(xiàn)程度也在逐漸增強(qiáng)， 表明這３ 門學(xué)科之間的交叉合作在該研究領(lǐng)域的重要性逐漸提高。

２） 基于一級學(xué)科分類的全景研究學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化分析

由圖６ 可知， 整體上看， “１００１（基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)）—０７１０（生物學(xué)）” 和“０８０５（材料科學(xué)與工程）—０８３１（生物醫(yī)學(xué)工程）” 是網(wǎng)絡(luò)中的兩個關(guān)鍵學(xué)科交叉組合， 且這兩個組合之間的融合程度隨時間變化逐漸增強(qiáng)。這表明生物醫(yī)學(xué)工程相關(guān)研究需要結(jié)合基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)和生物學(xué)的知識來深入理解人體生理、疾病機(jī)制等， 且二者的交叉融合能夠為其提供扎實的生物學(xué)基礎(chǔ)； 同時也需要結(jié)合材料科學(xué)與工程及生物醫(yī)學(xué)工程的技術(shù)和應(yīng)用來開發(fā)醫(yī)療材料和器械等， 且二者的交叉融合能夠為其提供應(yīng)用技術(shù)支持。此外， 自１９９０ 年后， 各時間段下的網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出以“０８０５（材料科學(xué)與工程）—０７１０（生物學(xué)）—０７０３（化學(xué)）—０８３１ （ 生物醫(yī)學(xué)工程）—１００１ （ 基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)）—０７０２（物理學(xué)）—０８３６ （生物技術(shù)與生物工程）—０８１２（計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)）—１００２ （臨床醫(yī)學(xué)）—１０１０（醫(yī)學(xué)技術(shù)）—１００９（特種醫(yī)學(xué)）” 這一子網(wǎng)絡(luò)為中心的特征， 表明上述１１ 門學(xué)科的相互交叉融合對于生物醫(yī)學(xué)工程研究的創(chuàng)新發(fā)展至關(guān)重要。同時， 從各學(xué)科門類在不同時間段下的一級學(xué)科分類占比情況可知， 工學(xué)、理學(xué)及醫(yī)學(xué)學(xué)科所涉及的一級學(xué)科分類數(shù)量占比較大且整體呈上升趨勢。其中工學(xué)學(xué)科下的一級學(xué)科分類數(shù)量最多， 占比約為４２％， 且關(guān)鍵一級學(xué)科分類為０８０５（材料科學(xué)與工程）、０８３１（生物醫(yī)學(xué)工程）、０８３６（生物技術(shù)與生物工程）及０８１２（計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)）， 表明工學(xué)學(xué)科中的技術(shù)應(yīng)用與工程實踐相關(guān)知識能夠極大推動該領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展。

二是生物醫(yī)學(xué)工程突破性研究的學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化分析。結(jié)合上述所構(gòu)建的突破性研究學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)， 本文分別從學(xué)科門類和一級學(xué)科分類兩方面分析其在２０００—２０２３ 年的４ 個時間段下突破性研究的學(xué)科交叉發(fā)展情況。

１） 基于學(xué)科門類的突破性研究學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化分析

由圖５ 不難看出， 生物醫(yī)學(xué)工程突破性研究主要涉及醫(yī)學(xué)、工學(xué)、理學(xué)、管理學(xué)和交叉學(xué)科５ 個學(xué)科門類， 這表明在該研究領(lǐng)域中跨學(xué)科合作和知識融合是取得突破性進(jìn)展的重要因素。具體而言，在２０００—２０１０ 年期間， 生物醫(yī)學(xué)工程的突破性研究主要涉及醫(yī)學(xué)、工學(xué)、理學(xué)和交叉學(xué)科， 且開始初步呈現(xiàn)“醫(yī)學(xué)—工學(xué)—理學(xué)” 的學(xué)科交叉子網(wǎng)絡(luò)。這表明醫(yī)學(xué)、工學(xué)、理學(xué)在突破性研究中開始出現(xiàn)合作和交流， 而交叉學(xué)科還未與其他學(xué)科產(chǎn)生聯(lián)系。在２０１１—２０１４ 年期間， 生物醫(yī)學(xué)工程的突破性研究開始涉及管理學(xué)學(xué)科， 且“醫(yī)學(xué)—工學(xué)—理學(xué)” 的學(xué)科交叉子網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出較為緊密的聯(lián)系。在２０１５—２０１８ 年期間， 生物醫(yī)學(xué)工程的突破性研究主要涉及醫(yī)學(xué)、工學(xué)、理學(xué)和交叉學(xué)科， 且“醫(yī)學(xué)—工學(xué)—理學(xué)” 的學(xué)科交叉子網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出更為緊密的聯(lián)系。在２０１９—２０２３ 年期間， 管理學(xué)學(xué)科再次出現(xiàn)在生物醫(yī)學(xué)工程的突破性研究中， 且涉及交叉學(xué)科的論文數(shù)量有所增加。這一變化趨勢表明，交叉學(xué)科在生物醫(yī)學(xué)突破性研究中的影響力逐漸增加， 而管理學(xué)的影響力仍在不斷變化。同時， “醫(yī)學(xué)—工學(xué)—理學(xué)” 學(xué)科交叉子網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系得逐漸緊密表明突破性研究中對于跨學(xué)科合作、知識融合、解決綜合性問題的需求日益增加。這種趨勢有助于突破性研究的開展， 進(jìn)而推動生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域在醫(yī)療保健和生命科學(xué)等多方面的進(jìn)步。

２） 基于一級學(xué)科分類的突破性研究學(xué)科交叉外部學(xué)科屬性演化分析

由圖７ 可知， 整體上看， “０７１０（生物學(xué)）—１００１（基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)）” 和“１００１（基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)）—１００２（臨床醫(yī)學(xué)）” 是網(wǎng)絡(luò)中的兩個關(guān)鍵學(xué)科交叉組合， 且隨時間推進(jìn)這兩個組合之間的融合程度逐漸增強(qiáng)， 表明上述３ 門學(xué)科之間的合作交流是推動生物醫(yī)學(xué)工程取得突破性研究的關(guān)鍵因素。此外， 各時間段下的網(wǎng)絡(luò)逐步呈現(xiàn)出以“１００１（基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)）—０７１０（生物學(xué)）—０８３１（生物醫(yī)學(xué)工程）—０８０５（材料科學(xué)與工程）—１００２（臨床醫(yī)學(xué)）” 這一子網(wǎng)絡(luò)為中心的特征， 表明這５ 門學(xué)科的相互交叉融合對于生物醫(yī)學(xué)工程突破性研究的創(chuàng)新發(fā)展至關(guān)重要。同時， 從各學(xué)科門類在不同時間段下的一級學(xué)科分類占比情況可知， 醫(yī)學(xué)學(xué)科所涉及的一級學(xué)科分類數(shù)量整體呈上升趨勢， 且所增一級學(xué)科分類為１００９（特種醫(yī)學(xué)）和１０１０（醫(yī)學(xué)技術(shù)）， 其中特種醫(yī)學(xué)可能包括針對特定人群或特殊疾病的研究， 而醫(yī)學(xué)技術(shù)可能涉及對醫(yī)療設(shè)備、醫(yī)學(xué)成像等的研究， 這表明醫(yī)學(xué)學(xué)科對于生物醫(yī)學(xué)工程的突破性研究產(chǎn)生了更多的影響及貢獻(xiàn)。

３. ３ 生物醫(yī)學(xué)工程全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化分析

３. ３. １ 基于ＳＣＡＤＣ 學(xué)科分類的交叉共現(xiàn)論文數(shù)據(jù)獲取

首先從全景研究論文數(shù)據(jù)集中篩選包含兩門及以上一級學(xué)科分類的論文， 共得到１７ ７９２篇； 其次，從突破性研究論文數(shù)據(jù)集中篩選包含兩門及以上一級學(xué)科分類的論文， 共得到２３８ 篇； 最后， 提取這些論文的題目、摘要、關(guān)鍵詞及發(fā)表年份等關(guān)鍵信息， 并將其分別作為全景研究與突破性研究后續(xù)主題挖掘的數(shù)據(jù)集。

３. ３. ２ 學(xué)科交叉內(nèi)部主題挖掘

依托ＢＥＲＴｏｐｉｃ 模型， 從上述數(shù)據(jù)集中分別提取全景研究與突破性研究各時間段下的學(xué)科交叉主題， 結(jié)合生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域?qū)I(yè)知識及專家意見對主題下的關(guān)鍵詞進(jìn)行清洗和預(yù)處理， 主要包括去除與該領(lǐng)域相關(guān)度較低的主題及其關(guān)鍵詞、合并語義相近或相似的主題等， 進(jìn)而為各主題命名［３４］ 。

３. ３. ３ 學(xué)科交叉的內(nèi)部主題演化分析

首先利用余弦相似度分別計算全景研究與突破性研究相鄰時間段下學(xué)科交叉主題之間的相似度，從而判定主題演化關(guān)系； 其次， 為簡化主題演化路徑， 清晰呈現(xiàn)關(guān)鍵主題的發(fā)展脈絡(luò)， 本文在計算主題相似度時將閾值設(shè)為０. ３； 第三， 運用?；鶊D分別繪制生物醫(yī)學(xué)工程全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化路徑， 如圖８ 和圖９ 所示； 最后，開展全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化分析。其中， 相鄰時間段下各主題之間線條的粗細(xì)表示相鄰時間段主題間的相似度大小。

１） 全景研究學(xué)科交叉的內(nèi)部主題演化分析

分析發(fā)現(xiàn)， 生物醫(yī)學(xué)工程全景研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化趨勢具有以下特點： 在１９８０—１９９０年期間， 全景研究中主要涉及醫(yī)療設(shè)備、臨床工程與模型建模、細(xì)胞治療與電極技術(shù)、ＤＭＤ 研究與基因治療４ 個主題。這表明該研究領(lǐng)域初期著重于通過開發(fā)和改進(jìn)醫(yī)療設(shè)備提高醫(yī)療效果、開發(fā)新的治療方法和應(yīng)用基因技術(shù)進(jìn)行疾病治療。自１９９０ 年后， 各時間段下的全景研究均主要涉及７ 個主題。從整體來看， 與腫瘤免疫治療（Ｔ２－２、Ｔ３－３、Ｔ４－３、Ｔ５－４、Ｔ６－４）相關(guān)的主題是全景研究近年來持續(xù)存在的主題， 表明腫瘤免疫治療是生物醫(yī)學(xué)工程全景研究中的一個重要分支且得到了長期關(guān)注和研究。與組織工程（Ｔ２－３、Ｔ４－２、Ｔ６－３）、基因工程（Ｔ２－５、Ｔ３－５、Ｔ５－７、Ｔ６－６）、骨骼組織工程（Ｔ２－１、Ｔ３－１、Ｔ３－２、Ｔ５－２、Ｔ５－３、Ｔ６－２）相關(guān)的主題在各時間段下的出現(xiàn)次數(shù)也較多， 表明這些主題在生物醫(yī)學(xué)工程全景研究中也具有重要地位。此外， 與水凝膠材料（Ｔ４－１、Ｔ５－１、Ｔ６－１）、納米醫(yī)學(xué)（Ｔ４－５、Ｔ５－６、Ｔ６－５）、生物醫(yī)學(xué)材料（Ｔ３－４、Ｔ４－４、Ｔ５－５）相關(guān)的主題從２０１１ 年開始嶄露頭角，是近年來比較有前景的研究方向， 也是未來生物醫(yī)學(xué)工程全景研究的重點之一。這表明隨著科技進(jìn)步， 新型材料在生物醫(yī)學(xué)工程的應(yīng)用成為研究熱點， 這些主題的持續(xù)發(fā)展能夠為該領(lǐng)域提供新的診斷和治療方法， 進(jìn)而改善和提升醫(yī)療效果。

２） 突破性研究學(xué)科交叉的內(nèi)部主題演化分析

分析發(fā)現(xiàn)， 生物醫(yī)學(xué)工程突破性研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化趨勢具有以下特點： ２００１—２０１０ 年期間， 該領(lǐng)域突破性研究著重于研發(fā)新型疫苗和感染控制方法， 探索神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的機(jī)制和治療方法，以及應(yīng)用生物材料和細(xì)胞移植技術(shù)進(jìn)行組織修復(fù)和再生； ２０１１—２０１４ 年期間， 該領(lǐng)域突破性研究開始加強(qiáng)對組織修復(fù)與再生醫(yī)學(xué)的關(guān)注力度， 探索免疫治療和腫瘤靶向治療的方法， 并探究納米技術(shù)在該領(lǐng)域的應(yīng)用； ２０１５—２０１８ 年期間， 該領(lǐng)域突破性研究進(jìn)一步加強(qiáng)對組織修復(fù)、干細(xì)胞及其應(yīng)用的探究，關(guān)注神經(jīng)退行性疾病的機(jī)制和治療方法， 并注重３Ｄ 打印、器官移植等新興技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)工程中的應(yīng)用； ２０１９—２０２３ 年期間， 該領(lǐng)域突破性研究尤為關(guān)注視覺障礙的治療方法， 并深入探究組織修復(fù)與再生醫(yī)學(xué)， 探索生物傳感器和細(xì)胞治療技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)工程中的應(yīng)用。此外， 從整體來看， 與組織修復(fù)與再生醫(yī)學(xué)（Ｔ１－１、Ｔ２－１、Ｔ３－１、Ｔ４－１）、癌癥與免疫治療（Ｔ１－４、Ｔ２－４、Ｔ２－５、Ｔ３－４、Ｔ４－３、Ｔ４－４）相關(guān)的主題是突破性研究近年來持續(xù)存在的主題， 表明這些主題長期占據(jù)重要地位。就組織修復(fù)與再生醫(yī)學(xué)研究主題而言， 隨著干細(xì)胞技術(shù)和生物材料的發(fā)展， 未來研究將進(jìn)一步探索如何促進(jìn)組織和器官的自然修復(fù)能力， 推動再生醫(yī)學(xué)的發(fā)展；就癌癥與免疫治療研究主題而言， 未來研究可能集中在深入理解腫瘤的發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)移機(jī)制， 并探索新的靶向治療策略。

３. ４ 生物醫(yī)學(xué)工程全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析

３. ４. １ 基于外部學(xué)科屬性演化的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析

依據(jù)圖４ 和圖５ 開展基于學(xué)科門類的生物醫(yī)學(xué)工程全景研究與突破性研究學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析， 具體結(jié)果如表４ 所示。

由表４ 不難看出， 全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉程度均日趨加強(qiáng)， 但所涉及的學(xué)科門類數(shù)量存在一定差異。此外， 二者的關(guān)鍵子網(wǎng)絡(luò)均是“醫(yī)學(xué)—工學(xué)—理學(xué)”， 且其在全景研究及突破性研究的學(xué)科交叉共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中均呈現(xiàn)出不斷增加的發(fā)展趨勢， 表明這３ 個學(xué)科在生物醫(yī)學(xué)工程研究中的跨學(xué)科交流合作越來越密切， 且它們的交叉融合對于該領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展至關(guān)重要。

依據(jù)圖６ 和圖７ 開展基于一級學(xué)科分類的生物醫(yī)學(xué)工程全景研究與突破性研究學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析， 具體結(jié)果如表５ 所示。

由表５ 不難看出， 全景研究與突破性研究所涉及的一級學(xué)科分類數(shù)量存在一定差異。同時， 突破性研究的關(guān)鍵子網(wǎng)絡(luò)是全景研究關(guān)鍵子網(wǎng)絡(luò)的一個子集， 且“１００１（基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)）—０７１０（生物學(xué)）” 在兩類型研究中都屬于關(guān)鍵學(xué)科交叉組合， 這進(jìn)一步反映了基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)和生物學(xué)對于推動該研究領(lǐng)域發(fā)展至關(guān)重要。此外， 在全景研究網(wǎng)絡(luò)中工學(xué)學(xué)科下的一級學(xué)科分類占據(jù)重要地位， 而在突破性研究網(wǎng)絡(luò)中醫(yī)學(xué)學(xué)科下的一級學(xué)科分類數(shù)量呈上升趨勢。這一差異反映了全景研究和突破性研究在目標(biāo)、方法及側(cè)重點上的不同， 且表明醫(yī)學(xué)學(xué)科在推動突破及創(chuàng)新方面的作用逐漸增強(qiáng)。

３. ４. ２ 基于內(nèi)部主題演化的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢對比分析

由圖８ 和圖９ 可知， 在生物醫(yī)學(xué)工程全景研究與突破性研究的學(xué)科交叉內(nèi)部主題演化路徑中， 各時間段所包含的主題存在一定差異。具體而言， 從整體上看， 全景研究中不同時間段下的主題大多具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性， 而突破性研究中不同時間段下的主題間差異較為明顯。這表明全景研究的內(nèi)部主題演化致力于提供較為全面的視角理解領(lǐng)域整體發(fā)展脈絡(luò)及趨勢， 而突破性研究更能夠凸顯一些具有革新性和前沿性的研究方向。此外， 突破性研究的內(nèi)部主題涵蓋了大量在全景研究主題演化中未出現(xiàn)的主題詞， 如２０１９—２０２３ 年的視覺障礙與治療、生物傳感器、細(xì)胞治療、遺傳變異、生物醫(yī)學(xué)技術(shù)等主題，這些主題可能是未來具有創(chuàng)新潛力的重要方向， 也是能夠推動該領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的核心力量。

３. ５ 與其他學(xué)科發(fā)展態(tài)勢研究方法的結(jié)果對比分析

為進(jìn)一步說明本文所提學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析方法的優(yōu)越性， 將在此進(jìn)行對比實驗。借鑒已有學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢的研究范式［１５］ ， 從學(xué)科交叉規(guī)模、學(xué)科間的交叉融合情況兩層面開展對比實驗。

從學(xué)科交叉規(guī)模上來看， 本文通過統(tǒng)計１９８０—２０２３ 年生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域逐年論文數(shù)量及逐年學(xué)科交叉論文占比來分析該領(lǐng)域的學(xué)科交叉程度， 如圖１０ 所示。

由圖１０ 可知， 該領(lǐng)域隨時間發(fā)展發(fā)表論文總量逐年上升， 且在１９８０—１９９５ 年研究初期， 已開始出現(xiàn)學(xué)科交叉研究論文， 但其占比波動較大， 在１９９６ 年后， 該領(lǐng)域的學(xué)科交叉論文占比趨于穩(wěn)定，總體范圍在２０％～４０％之間。由此可見， 生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的發(fā)展涉及多個學(xué)科領(lǐng)域， 學(xué)科交叉能夠在一定程度上推動研究成果的應(yīng)用和轉(zhuǎn)化。

統(tǒng)計１９８０—２０２３ 年逐年涉及的學(xué)科數(shù)量及學(xué)科交叉度來進(jìn)一步分析該領(lǐng)域的學(xué)科交叉強(qiáng)度， 如圖１１ 所示。

學(xué)科交叉度計算方法參考已有文獻(xiàn)［１５］ ， 具體如式（１） 所示：

其中， ｍ 表示生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的論文數(shù)量，ｎ 表示該領(lǐng)域論文所屬的學(xué)科門類數(shù)量。

由圖１１ 可知， 生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域隨時間發(fā)展所涉及學(xué)科數(shù)量逐漸增多， 且學(xué)科交叉度在１９８０—１９９５ 年研究初期波動較大， 自１９９６ 年后趨于穩(wěn)定，在０. ７ 上下波動。由此可見， 該領(lǐng)域具有較高的學(xué)科交叉程度。

為進(jìn)一步明晰該領(lǐng)域所涉及的具體學(xué)科信息，還需從學(xué)科間交叉融合程度來進(jìn)行分析。統(tǒng)計１９８０—２０２３ 年生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域研究論文中所涉及的學(xué)科分類數(shù)量， 并分析各學(xué)科間的交叉融合共現(xiàn)次數(shù)。

由圖１２ 可知， 該領(lǐng)域中工學(xué)、醫(yī)學(xué)、理學(xué)為最重要的學(xué)科分類， 由此可見， 工學(xué)提供了工程技術(shù)方法， 醫(yī)學(xué)提供了醫(yī)學(xué)知識和實踐經(jīng)驗， 理學(xué)則提供了數(shù)學(xué)、物理等基礎(chǔ)理論支持， 三者結(jié)合共同促進(jìn)該領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

由圖１３ 可知， “工學(xué)—理學(xué)” “理學(xué)—醫(yī)學(xué)”“工學(xué)—醫(yī)學(xué)” ３ 個學(xué)科交叉組合是該領(lǐng)域中最為關(guān)鍵的學(xué)科交叉組合， 由此可見， 結(jié)合工程技術(shù)、科學(xué)原理及醫(yī)學(xué)知識， 能夠提供多角度、多層次的研究視角， 為該領(lǐng)域提供更為全面的解決方案。

綜合上述對比實驗結(jié)果， 開展其與本文所提結(jié)合外部學(xué)科屬性與內(nèi)部主題演化的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析方法的對比分析。首先， 對比實驗從學(xué)科交叉規(guī)模、學(xué)科間的交叉融合情況進(jìn)行分析， 能夠直觀揭示該領(lǐng)域的學(xué)科交叉情況， 但難以為精準(zhǔn)洞悉其發(fā)展方向提供細(xì)粒度指導(dǎo)。而本文通過結(jié)合外部學(xué)科屬性及內(nèi)部主題演化， 不僅能夠宏觀揭示學(xué)科交叉發(fā)展情況， 而且能夠從語義層面探究其學(xué)科交叉發(fā)展前沿。因此， 本文所提方法的分析結(jié)果細(xì)粒度更強(qiáng)。其次， 對比實驗聚焦于該領(lǐng)域的全景研究，為其學(xué)科交叉發(fā)展提供全局性分析結(jié)果， 但難以進(jìn)一步探究該領(lǐng)域的突破創(chuàng)新前沿問題。而本文所提方法不僅考慮了全景研究， 還將突破性研究納入其中， 能夠更為全面地剖析生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢。因此， 本文所提方法的分析結(jié)果全面性更強(qiáng)。

４ 結(jié) 論

研究學(xué)科交叉的發(fā)展過程， 厘清學(xué)科交叉的演化規(guī)律， 對于揭示學(xué)科交叉本質(zhì)和引導(dǎo)新興交叉學(xué)科發(fā)展具有重要意義?；谶@一認(rèn)識， 本文面向全景研究和突破性研究， 開展基于外部學(xué)科屬性及內(nèi)部主題演化的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析， 并進(jìn)行兩類研究的對比分析。研究發(fā)現(xiàn)， 生物醫(yī)學(xué)工程研究在外部學(xué)科屬性層面， 學(xué)科交叉程度日益加強(qiáng)， 且突破性研究的關(guān)鍵子網(wǎng)絡(luò)是全景研究的子集， 前者更關(guān)注醫(yī)學(xué)而后者更關(guān)注工學(xué)； 在內(nèi)部主題演化層面， 學(xué)科交叉演化速度日趨加快， 前者演化速度較快而后者演化速度相對穩(wěn)定， 且二者各有不相交的５ 個和３ 個前沿主題。

在本文分析基礎(chǔ)上， 對今后生物醫(yī)學(xué)工程的學(xué)科交叉發(fā)展提出如下建議： 積極開展醫(yī)學(xué)、工學(xué)、理學(xué)３ 個學(xué)科的交叉研究， 發(fā)揮這一學(xué)科交叉核心子網(wǎng)絡(luò)在生物醫(yī)學(xué)工程研究中的關(guān)鍵作用； 加強(qiáng)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)學(xué)科與生物學(xué)學(xué)科之間的交叉融合， 促進(jìn)二者在生物醫(yī)學(xué)工程研究中的轉(zhuǎn)化應(yīng)用； 在全景研究中積極發(fā)揮工學(xué)學(xué)科的關(guān)鍵作用， 在突破性研究中積極發(fā)揮醫(yī)學(xué)學(xué)科的關(guān)鍵作用； 在全景研究中重視并推進(jìn)水凝膠材料、納米醫(yī)學(xué)、生物醫(yī)學(xué)材料等研究方向的延伸和發(fā)展， 在突破性研究中重點關(guān)注視覺障礙與治療、生物傳感器、細(xì)胞治療、遺傳變異、生物醫(yī)學(xué)技術(shù)等研究方向的發(fā)展， 合力促進(jìn)生物醫(yī)學(xué)工程研究的科技進(jìn)步與交叉創(chuàng)新。

本文具有一定的理論和現(xiàn)實意義。在理論層面，一方面， 結(jié)合基于學(xué)科分類體系的外部學(xué)科屬性和基于知識的內(nèi)部主題演化探究目標(biāo)領(lǐng)域下不同學(xué)科間交叉融合的動態(tài)發(fā)展趨勢， 不僅解決了以往運用學(xué)科交叉定量測度指標(biāo)粗粒度開展學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢研究可能導(dǎo)致的模糊及粗粒度問題， 而且提高了分析結(jié)果的精準(zhǔn)性； 另一方面， 本文充分探究目標(biāo)領(lǐng)域突破性研究的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢并開展全景研究與突破性研究的對比分析， 不僅克服了以往較少關(guān)注領(lǐng)域內(nèi)少數(shù)帶來技術(shù)變革的突破性研究的局限性， 而且提高了分析結(jié)果的前瞻性和全面性。在實踐層面， 本文通過揭示生物醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域的學(xué)科交叉演化規(guī)律， 為相關(guān)學(xué)者和研究人員精準(zhǔn)洞悉學(xué)科交叉新興趨勢、優(yōu)化學(xué)科布局和技術(shù)創(chuàng)新資源配置提供了科學(xué)的決策依據(jù)。

本文仍存在一定局限性。其一， 雖然借助ＳＣＡＤＣ學(xué)科分類體系對論文進(jìn)行學(xué)科劃分具有一定的科學(xué)性， 但其普適性略顯不足， 仍需進(jìn)一步提高學(xué)科劃分的普適性。其二， 本文僅以單案例作為研究對象探究學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢， 后續(xù)還需嘗試對比分析不同類型研究領(lǐng)域的學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢， 以期為高效開展面向?qū)W科交叉的技術(shù)創(chuàng)新活動提供更全面的有益參考。

參考文獻(xiàn)

［１］ 馬費成， 張帥． 我國圖書情報領(lǐng)域新興交叉學(xué)科發(fā)展探析［Ｊ］．中國圖書館學(xué)報， ２０２３， ４９ （２）： ４－１４．

［２］ 操玉杰， 毛進(jìn)， 潘榮清， 等． 學(xué)科交叉研究的演化階段特征分析———以醫(yī)學(xué)信息學(xué)為例［Ｊ］． 數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)， ２０１９，３ （５）： １０７－１１６．

［３］ Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ Ｗ Ｊ， Ｃｏｓｔａｓ Ｒ． Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ “ Ｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈ”Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｕｓｉｎｇ Ｒｅｆｉｎｅｄ Ｃｉｔａｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｅｓ： Ｔｈｒｅｅ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｅｘｐｌｏｒ?ａｔｉｖｅ Ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉ?ｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０１７， ６８ （３）： ７０９－７２３．

［４］ 王晉飛， 孫巍， 張學(xué)福， 等． 基于自適應(yīng)特征選擇的科研論文跨學(xué)科性測度方法研究［Ｊ］． 農(nóng)業(yè)圖書情報學(xué)報， ２０２３， ３５ （３）：５２－７０．

［５］ 黃菡， 王曉光， 王依蒙． 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角下的研究主題學(xué)科交叉測度研究［Ｊ］． 圖書情報工作， ２０２２， ６６ （１９）： ９９－１０９．

［６］ Ｚｈａｏ Ｑ， Ｙａｎｇ Ｍ． Ａｎ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｅｎｔｒｏｐｙ ｏｆ Ｓｕｍ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ Ｍｅａｓ?ｕｒｉｎｇ Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ａｎｄ Ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｉｔｙ ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍｅｔｒｉｃｓ，２０２３， １７ （３）： １０１４２５．

［７］ 常鳳嬌， 劉芳， 姚潔． 基于文獻(xiàn)計量學(xué)的醫(yī)學(xué)學(xué)科交叉研究發(fā)展態(tài)勢的可視化分析［Ｊ］． 循證護(hù)理， ２０２３， ９ （１１）： １９８８－１９９３．

［８］ Ｑｉａｎ Ｙ， Ｒｕｉ Ｔ， Ｓｈａｎ Ｊ． Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ ｔｈｅ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ＩｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙＣｉｔａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｂｙ ｔｈｅ Ｃｏｌｏｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍｏｔｉｆｓ： ｔｈｅ Ｃａｓｅ ｏｆ Ｐｅｒｏｖｓ?ｋｉｔｅ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ ［Ｊ］． Ｓｃｉｅｎｔｏｍｅｔｒｉｃｓ， ２０２３， １２８ （８）： ４４２１－４４４６．

［９］ Ｗａｎｇ Ｚ， Ｃｈｅｎ Ｊ， Ｃｈｅｎ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙ Ｔｏｐ?ｉｃｓ ａｎｄ Ｔｈｅｉｒ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＢＥＲＴｏｐｉｃ ［ Ｊ］． Ｓｃｉｅｎｔｏｍｅｔｒｉｃｓ，２０２３： １－２６．

［１０］ 劉仲林． 交叉科學(xué)時代的交叉研究［Ｊ］． 科學(xué)學(xué)研究， １９９３，（２）： １１－１８， ４．

［１１］ 章成志， 吳小蘭． 跨學(xué)科研究綜述［Ｊ］． 情報學(xué)報， ２０１７， ３６（５）： ５２３－５３５．

［１２］ 張雪， 張志強(qiáng)． 學(xué)科交叉研究系統(tǒng)綜述［Ｊ］． 圖書情報工作，２０２０， ６４ （１４）： １１２－１２５．

［１３］ Ｒａｆｏｌｓ Ｉ， Ｍｅｙｅｒ Ｍ． Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ａｎｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ａｓ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆ Ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｉｔｙ： Ｃａｓｅ Ｓｔｕｄｉｅｓ ｉｎ Ｂｉｏｎａｎｏｓｃｉｅｎｃｅ ［Ｊ］． Ｓｃｉｅｎｔｏ?ｍｅｔｒｉｃｓ， ２００９， ８２ （２）： ２６３－２８７．

［１４］ 范春竹， 韓毅． 學(xué)科交叉研究的可持續(xù)發(fā)展識別———以應(yīng)急管理領(lǐng)域為例［Ｊ］． 情報資料工作， ２０２２， ４３ （６）： ３０－３７．

［１５］ 馬麗麗， 趙晏強(qiáng)， 左錕瀾， 等． 學(xué)科交叉視角下合成生物學(xué)研究領(lǐng)域發(fā)展態(tài)勢分析［Ｊ］． 科學(xué)管理研究， ２０２３， ４１ （３）：１９－２６．

［１６］ 曾德明， 于英杰， 文金艷， 等． 基于Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ 分類的學(xué)科交叉融合演化特征分析［Ｊ］． 情報學(xué)報， ２０２０， ３９ （８）： ８７２－８８４．

［１７］ 張雪， 張志強(qiáng)． 美國科學(xué)基金會資助項目的學(xué)科交叉度演化規(guī)律及影響研究［Ｊ］． 情報理論與實踐， ２０２１， ４４ （１２）： １２２－１３２．

［１８］ 齊燕， 高東平． 特定學(xué)科跨學(xué)科交叉發(fā)展態(tài)勢分析： 以醫(yī)學(xué)為例［Ｊ］． 情報雜志， ２０２０， ３９ （９）： ２００－２０７．

［１９］ Ｓｏｎｇ Ｙ， Ｆａｎｇ Ｚ， Ｆｕ Ｈ． Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｉｔｙ ｏｎ Ｓｃｉｅｎ?ｔｉｆｉｃ Ｉｍｐａｃｔ： Ｔｈｅ Ｃａｓｅ ｏｆ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ Ｆｉｅｌｄ ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎ?ｆｏｒｍｅｔｒｉｃｓ， ２０２３， １７ （３）： １０１４１０．

［２０］ 吳小蘭， 章成志． 國家自然科學(xué)基金視角下學(xué)科跨學(xué)科性演變研究［Ｊ］． 科技情報研究， ２０２２， ４ （３）： ２０－３２．

［２１］ Ｐａｒｋ Ｈ． Ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｉｔｙ ｏｆ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｄａｔａ： Ｈｏｗ Ｗｉｄｅｌｙ ｉｓＳｈａｒｅｄ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｄａｔａ Ｒｅｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ＳＴＥＭ Ｆｉｅｌｄｓ？ ［Ｊ］． Ｔｈｅ Ｊｏｕｒ?ｎａｌ ｏｆ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｌｉｂｒａｒｉａｎｓｈｉｐ， ２０２２， ４８ （４）： １０２５３５．

［２２］ Ｚｈｏｕ Ｈ， Ｇｕｎｓ Ｒ， Ｅｎｇｅｌｓ Ｅ． Ｔｏｗａｒｄｓ Ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒ?ｉｔｙ： Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｆｌｏｗ ［ Ｊ］ Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ ｔｈｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０２３，７４ （１１）： １３２５－１３４０．

［２３］ Ａｌａｓｅｈｉｒ Ｏ， Ａｃａｒｔｕｒｋ Ｃ． Ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｉｔｙ ｉｎ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ：Ａ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ Ａｎａｌｙｓｉｓ ［Ｊ］． Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０２２， ４６（１２）： ｅ１３２２２－ｅ１３２２２．

［２４］ 歐桂燕， 陳佩， 吳江． 學(xué)術(shù)文本可讀性特征對Ａｌｔｍｅｔｒｉｃｓ 的影響研究———以Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ 論文摘要數(shù)據(jù)為例［Ｊ］． 圖書情報工作， ２０２３， ６７ （４）： １０２－１１３．

［２５］ 張光耀， 謝維熙， 姜春林， 等． 同行評議速度與論文影響力的關(guān)系研究———以二次文獻(xiàn)選文速度為視角［ Ｊ］． 信息資源管理學(xué)報， ２０２３， １３ （４）： １４０－１５０．

［２６］ 耿海英， 張建東， 楊立英， 等． 不同學(xué)科分類體系下學(xué)科結(jié)構(gòu)畫像的對比分析［Ｊ］． 情報科學(xué)， ２０２３， ４１ （１０）： ８３－９０， １２０．

［２７］ 卞俊， 戴珍燕， 周斌． 基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)公益信息傳播研究———以微博為例［Ｊ］． 情報探索， ２０２２， （３）： ２６－３２．

［２８］ Ｅｕｎｊｉ Ｊ， Ｎａｅｕｎ Ｙ， Ｙｏｕｎｇ Ｓ Ｓ． Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｎｅｗ Ｄｉｇｉｔａｌ ＴｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｆｏｒ Ｐｓｙｃｈｉａｔｒｉｃ Ｄｉｓｏｒｄｅｒｓ Ｕｓｉｎｇ ＢＥＲＴｏｐｉｃ ａｎｄ ＰａｔｅｎｔＳ?ＢＥＲＴａ ［Ｊ］． Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ＆ Ｓｏｃｉａｌ Ｃｈａｎｇｅ， ２０２３， １８６（ＰＡ）： １２２１３０．

［２９］ 王金鳳， 仵軒， 馮立杰， 等． 用戶偏好－制造商偏好雙重視閾下的產(chǎn)品創(chuàng)新機(jī)會識別路徑研究［Ｊ］． 計算機(jī)集成制造系統(tǒng)，２０２４， ３０ （４）： １４３３－１４４５．

［３０］ 王健， 楊柳， 李雪松， 等． ＣｈａｔＧＰＴ 網(wǎng)絡(luò)輿情特征多維度演化分析［Ｊ］． 情報雜志， ２０２４， ４３ （７）： １３８－１４５．

［３１］ Ｂｉｎ Ｌ， Ｘｉｎ Ｙ， Ｙｉｎｇ Ｚ， ｅｔ ａｌ． Ａ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｎａｎｏ／ Ｍｉｃｒｏ／ ＭｉｌｌｉＮｅｅｄｌｅｓ Ｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ［Ｊ］． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒ?ｎａｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２０２２， ３５ （１）： １０６．

［３２］ 侯海燕， 王亞杰， 梁國強(qiáng)， 等． 基于期刊學(xué)科分類的學(xué)科交叉特征識別方法———以生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域為例［ Ｊ］． 中國科技期刊研究， ２０１７， ２８ （４）： ３５０－３５７．

［３３］ 遲培娟， 丁潔蘭， 冷伏海． 突破性論文的三元計量特征及識別研究———以生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域為例［Ｊ］． 情報學(xué)報， ２０２２， ４１ （７）：６６３－６７５．

［３４］ 馮立杰， 秦浩， 王金鳳， 等． 融合專利數(shù)據(jù)與社交媒體數(shù)據(jù)的潛在顛覆性技術(shù)識別———基于深度學(xué)習(xí)模型［Ｊ］． 情報學(xué)報，２０２４， ４３ （２）： １８１－１９７．

（責(zé)任編輯： 楊豐僑）

基金項目： 國家社會科學(xué)基金重點項目“心理賬戶理論視角下在線健康社區(qū)精準(zhǔn)信息服務(wù)研究” （項目編號： ２０ＡＴＱ００８）。