期刊检索

  • 2024年第22卷
  • 2023年第21卷
  • 2022年第20卷
  • 2021年第19卷
  • 2020年第18卷
  • 2019年第17卷
  • 2018年第16卷
  • 2017年第15卷
  • 2016年第14卷
  • 2015年第13卷
  • 2014年第12卷
  • 2013年第11卷
  • 第1期
  • 第2期

主管单位 工业和信息化部 主办单位 哈尔滨工业大学 主编 任南琪 国际刊号ISSN 1672-5565 国内刊号CN 23-1513/Q

期刊网站二维码
微信公众号二维码
引用本文:宋茂海,李东方.基于共词分析的国内生物信息学热点领域研究[J].生物信息学,2014,12(1):46-52.
SONG Maohai,LI Dongfang.Hot spots analysis of China′s bioinformatics based on co-word analysis method[J].Chinese Journal of Bioinformatics,2014,12(1):46-52.
【打印本页】   【HTML】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  下载PDF阅读器  关闭
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 3987次   下载 2203 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
基于共词分析的国内生物信息学热点领域研究
宋茂海1,2,李东方2
( 1.第二军医大学基础部生物信息学教研室,上海 200433; 2.第二军医大学基础部计算机教研室,上海 200433 )
摘要:
利用共词分析和可视化方法对生物信息学的
关键词:  文献计量学  共词分析  聚类分析  数据挖掘
DOI:10.3969/j.issn.1672-5565.2014-01.20140108
分类号:G350; R857
基金项目:
Hot spots analysis of China′s bioinformatics based on co-word analysis method
SONG Maohai1,2, LI Dongfang2
(1. Department of bioinformatics, the Second Military Medical University, Shanghai 200433; 2. Department of computer Science, the Second Military Medical University, Shanghai 200433)
Abstract:
Using co-word analysis and visual method, we clustered the key words of bioinformatics, and revealed the subject classification and hotspots of this subject. We got 5 707 bioinformatics related articles in the database of China National Knowledge Infrastructure (CNKI) and the Chinese medical association from 1998 to 2013.From these, we extracted 40 high frequency keywords. Based on these keywords, we established the co-word matrix using ROST software, and processed these data by factor analysis, clustering dendrogram, Multidimensional Scaling diagram using SPSS software. We divided the topics of bioinformatics research content into seven categories using factor analysis and cluster dendrogram. We also discussed the hotspots and tendency preliminarily using multidimensional scaling diagram.The results reflected the current subject classification and research hotspots objectively in the field of bioinformatics; our conclusions could provide a certain reference to scientific research community for bioinformatics.
Key words:  Bibliometrics  Co-word analysis  Cluster analysis  Data mining

友情链接LINKS

关闭