文献题录分析：基于ＳＡＴＩ的图书情报学高频关键词共现网络

"网络知识图谱与策略坐标图的构建，用于比较车牌字符识别算法" 本文主要探讨了如何运用网络知识图谱与策略坐标图来分析和比较不同的车牌字符识别算法。在研究方法上，作者引入了社会网络分析，将关键词视为网络中的节点，节点的重要性（即中心度）由其在共词分析中的频率和相互关系决定。通过使用一种名为SATI的工具，可以计算关键词的中心度，并以此控制节点的大小。节点的颜色和形状则依据聚类结果进行标记，反映出不同研究方向，如资源导向、技术导向、服务导向、信息管理导向和信息计量导向的研究节点。 SATI是一个文献题录信息统计分析工具，它可以处理多种文献数据格式，如EndNote、NoteExpress和NoteFirst等，并能对HTML格式的Web of Science国际文献题录数据进行分析。它能完成数据格式转换、字段信息抽取、词频统计以及知识单元共现矩阵和逐年分布矩阵的构建，进而支持生成各种可视化结果，如聚类图、多维尺度图谱、网络知识图谱和策略坐标图。 以2006年至2010年中外图书情报学领域17440篇论文数据为例，作者展示了如何运用SATI进行聚类分析和多维尺度分析，揭示了图书情报学的主要研究领域。此外，结合共词分析和社会网络分析，通过绘制共现网络知识图谱和策略坐标图，深入揭示了这些领域的内部联系和特征。 关键词包括：SATI、共词分析、聚类分析、多维尺度分析、知识图谱和策略坐标图。文章指出，这些方法对于理解学科发展动态，识别研究热点，以及指导未来研究方向具有重要意义。 通过网络知识图谱，可以直观地看到不同关键词之间的关联强度，而策略坐标图则有助于展示各个研究领域随着时间的推移是如何演变和交互的。在车牌字符识别算法的比较中，这种分析方法能够清晰地展现不同算法的应用趋势、优势和局限性，为优化算法提供参考。 网络知识图谱与策略坐标图是强大的分析工具，它们不仅可以应用于图书情报学领域，也可以广泛应用于其他需要理解和比较复杂系统或概念关系的领域，如计算机科学、社会科学和生物学等。通过这些工具，研究人员可以更深入地理解研究领域的结构，发现隐藏的模式，以及预测未来的发展趋势。