信息组合形式的多样性和信息量的急剧递增,越来越需要一种新的技术途径对巨量信息进行解释、分析和评估,在此背景下,数据融合理论及其应用在多学科研究领域受到关注和研究。文章基于HistCite、Citespace、SPSS等工具,对Web of Science中数据融合研究文献展开计量分析,研究发现:高频关键词揭示数据融合研究的基点是对数据及其融合技术的研究,前沿术语揭示数据融合研究注重信息化发展相关理论和技术的应用。研究进一步发现:数据融合对于提高信息处理和共享能力,进而提升信息有效性和可用性以及优化决策等具有重要意义;数据融合的关键技术、关联数据的处理、广义融合算法、系统构建和领域应用等研究,是数据融合未来可行的研究方向。
利用Histcite、SPSS和Citespace等工具,对Web of science数据库收录的图情领域重要期刊进行量化分析,研究发现美国和英国为其重要文献来源国,我国学者研究文献被收录数量相对较少但却具有较高的学术水准和参考价值。同时发现图情领域研究发展历程中始终围绕图书馆和信息科学两大主题展开研究,经历了传统研究方法的应用——方法理论改善——新评价手段提出——新评价手段体系构建和完善的发展历程,且逐渐从满足社会需求和推动科学进步的角度,挖掘并提升图情研究的存在价值和意义。
信息资源的数量多、变化快等特征,使得信息资源分类与编目难度较大,为了更好的对信息资源进行分类、存储,提高信息资源利用率,利用HistCiteTM软件对Web of Science数据库中以信息资源分类与编目为主题获得的文献进行了量化分析,对研究文献的年产量、研究的活跃地区和机构、期刊分布以及高影响力文献等进行了分析,并据此绘制了该研究主题的引文编年图,对其研究内容、研究现状和演进路径等进行了分析。
