Scientific Information Research
Keywords
interdisciplinary knowledge; National Natural Science Foundation; knowledge growth path; interdisciplinary measurement indicators
Abstract
[Purpose/significance]In the application for NSFC projects, the same scholar uses different fund codes at different times, which promotes the integration and growth of interdisciplinary knowledge to a certain extent. Therefore, based on the interdisciplinary application for the National Natural Science Foundation of China, this paper explores interdisciplinary knowledge and its integrated growth path. [Method/process]The interdisciplinary measurement indicators were improved and optimized based on the hierarchical structure of NSFC discipline application code to identify the most interdisciplinary knowledge. Subsequently, a type of heterogeneous network of interdisciplinary knowledge and first-level disciplines was constructed, and interdisciplinary knowledge community discovery and growth path mining were realized based on RankClus. [Result/conclusion]Through research, it is found that there are 12 significant interdisciplinary knowledge clusters and 6 obvious interdisciplinary knowledge growth paths. Their interdisciplinary knowledge paths are Life Science-Medical Science （C-H）, Chemical Science-Engineering and Materials Science （B-E）, Life Science-Earth Science（C-D）, Mathematical and Physical Science-Information Science-Management Science（A-F-G）, Mathematical and Physical Science-Earth Science-Engineering and Materials Science （A-D-E），Chemical Science-Management Science（B-G）.
First Page
58
Recommended Citation
WU, Xiaolan and Chengzhi, ZHANG
(2024)
"Interdisciplinary Knowledge Discovery and Knowledge Growth Path Mining:Perspective of Interdisciplinary Application of National Natural Science Foundation of China,"
Scientific Information Research: Vol. 6:
Iss.
2, Article 6.
Available at:
https://eng.kjqbyj.com/journal/vol6/iss2/6
Reference
[1] 中华人民共和国教育部.关于高等学校加快“双一流”建设的指导意见[EB/OL].（2018-08-27）[2023-11-05].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A22/moe_843/201808/t20180823_345987.html. [2] 曹树金，曹茹烨.基于知识图谱支持科研创新的跨学科知识发现研究[J].情报理论与实践，2022，45（11）：10-20. [3] WU J，JIN M，DING X H.Diversity of individual research disciplines in scientific funding[J].Scientometrics：An International Journal for All Quantitative Aspects of the Science of Science Policy，2015，103（02）：669-686. [4] 吴江，金妙.基于基金代码共现的学科知识流动网络研究[J].情报杂志，2016，35（06）：23-28. [5] 樊红侠.知识发现及其在数字图书馆的应用[J].现代情报，2008（08）：90-92. [6] 章成志，吴小兰.跨学科研究综述[J].情报学报，2017，36（05）：523-535. [7] 路甬祥.学科交叉与交叉科学的意义[J].中国科学院院刊，2005，20（01）：58-60. [8] 李佳蕾，安培浚，肖仙桃.学科交叉主题识别方法研究综述[J].数据分析与知识发现，2023，7（04）：1-15. [9] CHI R，YOUNG J.The interdisciplinary structure of research on intercultural relations：A co-citation network analysis study[J].Scientometrics，2013（96）：147-171. [10] WANG Q.Measuring Interdisciplinarity of a Given Body of Research[C]//The 10th International Conference of the International Society for Scientometrics and Informetrics.Leuven，Leuven University Press，2015：372-383. [11] 闵超，孙建军.基于关键词交集的学科交叉研究热点分析：以图书情报学和新闻传播学为例[J].情报杂志，2014，33（05）：76-82. [12] XU H，GUO T，YUE Z，et al.Interdisciplinary topics of information science：a study based on the terms interdisciplinarity index series[J].Scientometrics：An International Journal for All Quantitative Aspects of the Science of Science Policy，2016，106（02）：583-601. [13] ABRAMO G，D'ANGELO C A，COSTA D F.Identifying interdisciplinarity through the disciplinary classification of coauthors of scientific publications[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2012，63（11）：2206-2222. [14] HE B，DDING Y，TANG J，et al.Mining diversity subgraph in multidisciplinary scientific collaboration networks：A meso perspective[J].Journal of Informetrics，2013，7（01）：117-128. [15] 韩正琪，刘小平，寇晶晶.基于Rao-Stirling指数和LDA模型的领域学科交叉主题识别：以纳米科技为例[J].情报科学，2020，38（02）：116-124. [16] 阮光册，夏磊.学科间交叉研究主题识别：以图书情报学与教育学为例[J].情报科学，2020，38（12）：152-157. [17] SMALL.Maps of science as interdisciplinary discourse：co-citation contexts and the role of analogy[J].Scientometrics：An International Journal for All Quantitative Aspects of the Science of Science Policy，2010，83（03）：835-849. [18] 章成志，徐庶睿，卢超.利用引文内容监测多学科交叉现象的方法与实证[J].图书情报工作，2016，60（19）：108-115. [19] 杜德慧，李长玲，相富钟，等.基于引文关键词的跨学科相关知识发现方法探讨[J].情报杂志，2020，39（09）：189-194. [20] 徐璐，李长玲，王浩，等.基于当采中间人的跨学科相关知识组合识别：以图书情报领域为例[J].情报理论与实践，2023，46（10）：115-120，106. [21] 周娜，李秀霞，高丹.基于LDA主题模型的“作者—内容—方法”多重共现分析：以图书情报学为例[J].情报理论与实践，2019，42（06）：144-148，123. [22] 张振刚，罗泰晔.基于知识组合理论的技术机会发现[J].科研管理，2020，41（08）：220-228. [23] 牌艳欣，李长玲，徐璐.弱引文关系视角下跨学科相关知识组合识别方法探讨：以情报学为例[J].图书情报工作，2020，64（21）：111-119. [24] 李长玲，高峰，牌艳欣.试论跨学科潜在知识生长点及其识别方法[J].科学学研究，2021，39（06）：1007-1014. [25] 荣国阳，李长玲，范晴晴，等.基于生命周期理论的跨学科知识生长点识别：以引文分析领域为例[J].情报理论与实践，2022，45（06）：9-16. [26] 李长玲，范晴晴，荣国阳，等.动能理论视角下跨学科知识生长点成长态势分析：以图书情报领域为例[J].情报理论与实践，2023，46（03）：9-15. [27] SWANSON D R.Fish Oil，Raynaud's Syndrome，and Undiscovered Public Knowledge[J].Perspectives in Biology & Medicine，1986，30（01）：7-18. [28] GIANNETTI F.‘So near while apart’：Correspondence Editions as Critical Library Pedagogy and Digital Humanities Methodology[J].The Journal of Academic Librarianship，2019，45（05）：102033. [29] 黄水清，程冲，李志燕.开放式非相关文献知识发现方法在中文文献中的验证[J].情报理论与实践，2008（02）：246-250. [30] 李勇，冷伏海，王林.基于非相关文献的三阶知识发现方法探讨[J].中国图书馆学报，2011，37（04）：21-26，69. [31] 王忠义，彭思源，夏立新.跨学科知识组织的概念关联研究[J].中国图书馆学报，2022，48（03）：43-62. [32] 吴小兰，章成志.国家自然科学基金视角下学科跨学科性演变研究[J].科技情报研究，2022，4（03）：20-32. [33] SUN Y，HAN J，ZHAO P，et al.Rankclus：integrating clustering with ranking for heterogeneous information network analysis[C]//Proceedings of the 12th International Conference on Extending Database Technology：Advances in Database Technology，2009：565-576.