由研究院王曰芬教授作为通讯作者、博士研究生靳嘉林作为第一作者撰写的学术论文《基金项目研究的主题挖掘与动态演化分析——以美国NSF数据中AI领域为例》在《情报学报》2022年第9期“情报技术与应用”专栏上发表。
成果简介：文章通过构架基金项目研究主题挖掘与动态演化分析的情报研究流程，对表征基金项目标题、摘要与学部的数据进行关联建模和挖掘，从项目内容层面上探究基金资助领域研究涉及的主题特点、范围侧重、发展方向及演化脉络。利用RAKE (rapid automatic keyword extraction)关键词抽取算法从基金数据中的标题和摘要中抽取关键词，通过术语切分等方式获得核心关键词。采用Google-word2vec深度学习工具对核心关键词进行词向量建模，并使用k-means算法对生成的词向量进行聚类，挖掘相应的研究主题。进一步对主题分布进行统计分析，且通过WMD (word mover’s distance)算法计算主题之间的相似度，以分析研究主题演化趋势，并识别出演化主路径。实证研究发现，以美国NSF (National Science Foundation)数据中AI (artificial intelligence)领域为例，所提方法流程能够识别出AI领域的多个主题，且能识别出不同学部的主题侧重。
文章链接：基金项目研究的主题挖掘与动态演化分析——以美国NSF数据中AI领域为例-中国知网(cnki.net)
