李迎迎 鄭春厚

(曲阜師范大學(xué)信息技術(shù)與傳播學(xué)院，山東日照276826)

1 引言

隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，人類已經(jīng)步入知識(shí)型社會(huì)，而這種知識(shí)型社會(huì)是直接建立在知識(shí)資源的開發(fā)、獲取和利用的基礎(chǔ)上的，因此知識(shí)資源的開發(fā)利用越來越受到社會(huì)和廣大學(xué)者的關(guān)注。Web2.0環(huán)境下，各種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)以及存儲(chǔ)技術(shù)的迅速發(fā)展，使得信息和知識(shí)急劇膨脹，造成了信息泛濫、知識(shí)無序。而泛濫無序的知識(shí)不僅不利于知識(shí)資源的利用，反而增加了知識(shí)利用的難度，加大了知識(shí)增長(zhǎng)與利用的矛盾［1］?；诖?，有必要對(duì)知識(shí)進(jìn)行有效組織，以促進(jìn)知識(shí)資源地充分挖掘與合理利用。與此相關(guān)的“知識(shí)組織”已日益成為學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)話題。

“知識(shí)組織”的概念早在1929年美國(guó)圖書館學(xué)家布里斯(H.E.Bliss)就已經(jīng)提出了，是指為促進(jìn)或?qū)崿F(xiàn)主觀知識(shí)客觀化和客觀知識(shí)主觀化而對(duì)知識(shí)客體所進(jìn)行的諸如加工、整理、引導(dǎo)、揭示、控制等一系列組織化過程及其方法。目前國(guó)內(nèi)有幾種比較典型的觀點(diǎn):蔣永福認(rèn)為，知識(shí)組織是以知識(shí)為對(duì)象的諸如整理、加工、表示、控制等一系列組織化過程及其方法［2］。王知津認(rèn)為，知識(shí)組織的任務(wù)是尋求抑制信息污染知識(shí)存貯無序化惡性循環(huán)的措施，其主要目標(biāo)是對(duì)知識(shí)進(jìn)行整序和提供知識(shí)，既要處理大量的現(xiàn)有知識(shí)，又要減少知識(shí)的增長(zhǎng)［3］。國(guó)外匈牙利賽格德大學(xué)的研究人員認(rèn)為，知識(shí)組織的理論和實(shí)踐同人類知覺有著密不可分的關(guān)系，應(yīng)尋找契合用戶直覺的最佳的知識(shí)組織系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，提出可視化是將用戶直覺融入知識(shí)組織系統(tǒng)設(shè)計(jì)的有效方式［4］。Birger Hj?rland認(rèn)為知識(shí)組織是利用不同的方法和研究習(xí)慣的圖書信息科學(xué)(LIS)的子類［5］。本文認(rèn)為高效的知識(shí)組織可以促進(jìn)知識(shí)的挖掘與利用，減小知識(shí)增長(zhǎng)與利用之間的矛盾，了解知識(shí)組織領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)便于知識(shí)組織的發(fā)展與改進(jìn)。

近年來，關(guān)于知識(shí)組織的綜述性研究主要是針對(duì)知識(shí)組織領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行理論層次的分析，如宋朋和張秀蘭是對(duì)知識(shí)組織的研究范圍、知識(shí)組織的原理和原則、知識(shí)組織的方法、知識(shí)組織的本體論、元數(shù)據(jù)、知識(shí)組織技術(shù)的研究、語義Web等方面進(jìn)行了綜述［6］，觀點(diǎn)過于主觀，缺乏使用客觀的、定量分析方法對(duì)知識(shí)組織研究?jī)?nèi)容進(jìn)行概述和分析。張文亮和郭金婷的研究亦是通過主觀的理論分析，總結(jié)出目前知識(shí)組織的研究熱點(diǎn)，缺乏客觀定量的分析［7］。

基于上述問題，本文采用共詞分析方法，利用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，以CNKI全文數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)來源，對(duì)國(guó)內(nèi)知識(shí)組織領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行客觀定量分析。以期從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)角度對(duì)國(guó)內(nèi)知識(shí)組織領(lǐng)域研究進(jìn)行概述，進(jìn)而揭示國(guó)內(nèi)知識(shí)組織領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2.1 研究方法

共詞分析法是利用文獻(xiàn)集中詞匯對(duì)或名詞短語共同出現(xiàn)的情況，確定該文獻(xiàn)集中各主題之間的關(guān)系。一般認(rèn)為詞匯對(duì)在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)的次數(shù)越多，則代表這兩個(gè)主題的關(guān)系越緊密。由此，通過主題詞兩兩之間在同一篇文獻(xiàn)出現(xiàn)的頻率，即主題詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，便可形成由這些詞對(duì)關(guān)聯(lián)所組成的共詞網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間的親疏關(guān)系，反映詞對(duì)之間的聯(lián)系，在此基礎(chǔ)之上，進(jìn)行聚類分析，得到不同的類團(tuán)，進(jìn)而分析該領(lǐng)域下的結(jié)構(gòu)變化［8］。

共詞分析法主要有以下幾個(gè)步驟:第一，確定高頻關(guān)鍵詞;第二，構(gòu)建關(guān)鍵詞共詞矩陣;第三，轉(zhuǎn)化為關(guān)鍵詞相關(guān)矩陣和相異矩陣;第四，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析，如因子分析、聚類分析以及多維尺度分析等;第五，對(duì)結(jié)果進(jìn)行深入分析。本文按照上述五個(gè)步驟，對(duì)國(guó)內(nèi)知識(shí)組織領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并對(duì)最終的分析結(jié)果進(jìn)行理論闡述。

2.2 數(shù)據(jù)來源

關(guān)鍵詞是共詞分析研究方法的基本單元，本研究所使用的關(guān)鍵詞來源于CNKI中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中的中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫，檢索“主題”為“知識(shí)組織”的期刊論文，時(shí)間限定在2001至2011年，選擇“精確”匹配，檢索結(jié)果顯示共有1718篇文獻(xiàn)，剔除無關(guān)鍵詞文獻(xiàn)、非學(xué)術(shù)論文以及不相關(guān)論文，得到有效篇數(shù)1535篇，總體產(chǎn)出情況如圖1所示。

圖1 2001－2011年國(guó)內(nèi)知識(shí)組織論文產(chǎn)出情況圖

從圖1可以看出，有關(guān)知識(shí)組織的發(fā)文數(shù)量呈每年遞增趨勢(shì)，在2005和2007年有所下降，在2008到2011年形成了研究的高峰期，說明知識(shí)組織越來越受到學(xué)者們的關(guān)注和重視。

2.3 數(shù)據(jù)處理

2.3.1 高頻關(guān)鍵詞獲取

關(guān)鍵詞在簡(jiǎn)單明了地揭示文獻(xiàn)主題內(nèi)容同時(shí)也是文章的精髓，關(guān)鍵詞的頻次和活躍程度代表了該領(lǐng)域理論和技術(shù)發(fā)展的方向以及它們的成熟度。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，在“知識(shí)組織”領(lǐng)域中，關(guān)鍵詞為2316個(gè)，關(guān)鍵詞總頻次為5396，篇均關(guān)鍵詞為3.5個(gè)。

由于檢索主題詞為“知識(shí)組織”，其出現(xiàn)頻次必然過多，對(duì)研究現(xiàn)狀和熱點(diǎn)的描述沒有太大意義，因此將“知識(shí)組織”去除。同時(shí)，合并一些同義不同詞的關(guān)鍵詞，如“本體”、“本體論”、“領(lǐng)域本體”和“ontology”合并為“本體”，“圖書館學(xué)”、“圖書情報(bào)學(xué)”和“情報(bào)學(xué)”合并為“圖書情報(bào)學(xué)”，去除停用詞、無意義詞等。最終選取頻次大于等于10的54個(gè)高頻詞作為分析對(duì)象，如表1所示?？煽闯?，知識(shí)管理、圖書館、本體、數(shù)字圖書館、圖書情報(bào)學(xué)、知識(shí)服務(wù)等是知識(shí)組織領(lǐng)域的高頻熱點(diǎn)詞匯。

表1 2001－2011年國(guó)內(nèi)知識(shí)組織研究高頻關(guān)鍵詞

2.3.2 構(gòu)造矩陣

由于以上選取的是“知識(shí)組織”文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻次較高的詞，一定程度上可以代表知識(shí)組織領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和熱點(diǎn)，但往往某一研究熱點(diǎn)會(huì)涉及其他相關(guān)研究熱點(diǎn)與知識(shí)點(diǎn)。同時(shí)，不同的學(xué)者對(duì)關(guān)鍵詞的把握程度也會(huì)有所差異。因此，只是通過關(guān)鍵詞的頻次反映研究熱點(diǎn)是不科學(xué)的，這就需要對(duì)選擇的關(guān)鍵詞進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理。本文利用浙江大學(xué)信息資源管理研究所設(shè)計(jì)的文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析工具(Statistical Analysis Toolkit for Informatics，SA－TI)，將高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行兩兩配對(duì)，統(tǒng)計(jì)在同一篇文章中共同出現(xiàn)的次數(shù)，形成了54×54的共詞矩陣。

由于關(guān)鍵詞自身頻次的大小直接決定共現(xiàn)頻次的相對(duì)值，為了消除自身頻次所帶來的差異，以揭示關(guān)鍵詞之間真正隱含的關(guān)系，本文利用Ochiia［9］相關(guān)系數(shù)將共詞矩陣轉(zhuǎn)換為相關(guān)矩陣。

其中，Cij為A、B兩詞共同出現(xiàn)的次數(shù)，Ci為A詞出現(xiàn)的頻次，Cj為B詞出現(xiàn)的頻次，如圖書館與知識(shí)管理的 Ochiia系數(shù)298664。相關(guān)矩陣中的數(shù)據(jù)表示兩關(guān)鍵詞之間的相關(guān)程度，數(shù)值越大表示兩詞之間的距離越近、相關(guān)性越大;相反，數(shù)值越小表示兩詞之間的距離越遠(yuǎn)、相關(guān)性越小。例如知識(shí)管理與圖書館的Ochiia系數(shù)為0.298664，知識(shí)管理與知識(shí)的Ochiia系數(shù)為0.071414，這就說明知識(shí)管理與圖書館的相關(guān)性大于知識(shí)管理與知識(shí)的相關(guān)性。

由于關(guān)鍵詞較多，在相關(guān)矩陣中的零值較多。為方便進(jìn)一步處理，用“1”與相關(guān)矩陣中的數(shù)據(jù)相減，得到相異矩陣。在相異矩陣中，兩關(guān)鍵詞之間的數(shù)值越大，表示關(guān)鍵詞之間的距離越遠(yuǎn)、相關(guān)性越小;相反，數(shù)值越小，表示兩次之間的距離越近、相關(guān)性越大。

3 知識(shí)組織文獻(xiàn)研究的共詞分析

3.1 因子分析

因子分析是用盡可能少的因子去描述眾多指標(biāo)或影響要素間的關(guān)系。利用因子分析方法可以將多個(gè)影響因子壓縮為幾個(gè)少數(shù)主要影響因子，即相關(guān)性比較密切的幾個(gè)變量歸為一類，每一類稱為一個(gè)公共因子，這樣可以用幾個(gè)公共因子反映原始信息的大部分內(nèi)容?？筛鶕?jù)因子得分值和累計(jì)貢獻(xiàn)率，在因子所構(gòu)成的空間中把研究對(duì)象的變量點(diǎn)畫出來，從而達(dá)到客觀分類的目的，并以此作為聚類分析的依據(jù)［10］。

利用SPSS19.0對(duì)關(guān)鍵詞的54*54的共詞矩陣進(jìn)行因子分析，首先將其轉(zhuǎn)化為斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)矩陣(Spearman)，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS中，利用主成分分析法、協(xié)方差矩陣、基于特征值大于1與最大平衡值法進(jìn)行因子分析，分析得到的解釋總方差如表2所示，表2中列出了部分主成分，它們按照特征值由大到小排列。按照“特征值大于1”和“累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上”的原則，由此可知，進(jìn)行聚類分析時(shí)，可將本文研究的高頻關(guān)鍵詞分為6－7類。由因子分析碎石圖驗(yàn)證，可知分為6－7類較為合理，如圖2所示。

圖2 2001－2011年國(guó)內(nèi)知識(shí)組織關(guān)鍵詞因子分析碎石圖

表2 2001－2011年國(guó)內(nèi)知識(shí)組織關(guān)鍵詞因子分析解釋的總方差

3.2 聚類分析

聚類分析是根據(jù)事物的特征對(duì)其進(jìn)行分類，根據(jù)個(gè)體之間相似程度的大小，相似程度較大的個(gè)體聚為一類，把另外一些相似程度較大的個(gè)體聚為另一類，然后把關(guān)系密切的類聚到一個(gè)小類團(tuán)中，直到把所有個(gè)體和類團(tuán)都聚合完畢，形成一個(gè)由小到大的分類系統(tǒng)［11］。如根據(jù)地理位置和特征，每個(gè)國(guó)家都屬于一個(gè)大洲，如中國(guó)、印度等屬于亞洲，美國(guó)、加拿大等屬于北美洲，最終構(gòu)成了七大洲，七大洲又組成了全球國(guó)家，形成一個(gè)從小到大的系統(tǒng)。本文中的聚類分析是根據(jù)SPSS軟件中的平方Euclidean距離作為分類的依據(jù)，依次進(jìn)行聚類。

將54*54相異矩陣導(dǎo)入SPSS中，選擇平方Euclidean距離作為度量標(biāo)準(zhǔn)，類間距離的計(jì)算方法采用組內(nèi)連接。根據(jù)因子分析的結(jié)果，指定聚類數(shù)為6－7類，通過關(guān)鍵詞的直觀理論分析以及聚類分析的結(jié)果，本文認(rèn)為將54個(gè)高頻關(guān)鍵詞分為6類比較合理，聚類結(jié)果如圖3所示。這6類分別為:知識(shí)組織對(duì)象研究、知識(shí)組織服務(wù)研究、知識(shí)組織發(fā)展研究、知識(shí)組織技術(shù)研究、知識(shí)組織體系研究和知識(shí)組織系統(tǒng)研究。

圖3 2001－2011年國(guó)內(nèi)知識(shí)組織關(guān)鍵詞聚類分析圖

3.3 多維尺度分析

多維尺度分析通過低維空間展示研究對(duì)象之間的聯(lián)系，并利用平面距離反映研究對(duì)象之間的相似度，多維尺度分析法將多維空間的研究對(duì)象簡(jiǎn)化到低維空間進(jìn)行定位、分析和歸類，同時(shí)又保留對(duì)象間原始關(guān)系的數(shù)據(jù)分析方法。在多維尺度分析結(jié)果中，被分析的個(gè)體以點(diǎn)狀分布，具有高度相似性的個(gè)體聚集在一起，形成一類，越在中間的個(gè)體越核心［12］。

在SPSS中以相異矩陣為基礎(chǔ)進(jìn)行多維尺度分析，結(jié)合因子分析和聚類分析的結(jié)果，多維尺度圖如圖4表示。

圖4 2001－2011年國(guó)內(nèi)知識(shí)組織關(guān)鍵詞多維尺度分析圖

4 結(jié)果分析

根據(jù)SPSS多元統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果，將知識(shí)組織領(lǐng)域的研究分為6類。

4.1 知識(shí)組織對(duì)象研究

在該類中，共包括4個(gè)高頻關(guān)鍵詞，分別是:圖書情報(bào)學(xué)、研究對(duì)象、綜述以及圖書館學(xué)理論。知識(shí)組織的研究對(duì)象，在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)不僅僅是知識(shí)組織概念、理論和方法的研究。本類中的知識(shí)組織對(duì)象研究，是理論層次上的綜述性研究，它涵蓋了知識(shí)組織領(lǐng)域的多個(gè)方面，如:技術(shù)、應(yīng)用、體系等，尤其是隨著Web2.0技術(shù)、語義網(wǎng)技術(shù)以及網(wǎng)格技術(shù)的出現(xiàn)，知識(shí)組織的研究對(duì)象應(yīng)該更加具有多元性和針對(duì)性。該類涉及到的4個(gè)高頻關(guān)鍵詞，雖不是研究熱點(diǎn)，但卻是知識(shí)組織中不可或缺的一部分。由于學(xué)者們對(duì)知識(shí)組織領(lǐng)域中的研究進(jìn)行了細(xì)致劃分，而對(duì)知識(shí)組織綜述性的研究有所欠缺，如果將知識(shí)組織的研究對(duì)象進(jìn)行明確界定，便于學(xué)者針對(duì)具體的研究對(duì)象進(jìn)行深入研究。

4.2 知識(shí)組織服務(wù)研究

該類涉及到12個(gè)高頻關(guān)鍵詞，占所有高頻關(guān)鍵詞的22.2%，其中，知識(shí)管理、圖書館、知識(shí)服務(wù)、知識(shí)經(jīng)濟(jì)、知識(shí)創(chuàng)新等關(guān)鍵詞的頻次都在40以上，知識(shí)管理和圖書館是第一和第二高頻關(guān)鍵詞，該類團(tuán)的關(guān)鍵詞總頻次占所有關(guān)鍵詞總頻次的41.8%，說明此類研究是知識(shí)組織領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。在當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)信息化時(shí)代，知識(shí)組織領(lǐng)域的服務(wù)研究主要是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下面向知識(shí)管理的服務(wù)，包括圖書館管理、信息管理、知識(shí)管理，而知識(shí)管理又包括知識(shí)經(jīng)濟(jì)、知識(shí)服務(wù)以及知識(shí)創(chuàng)新等多個(gè)方面。但在面向服務(wù)的知識(shí)組織研究中，用戶沒有作為高頻關(guān)鍵詞出現(xiàn)在此類團(tuán)中，說明目前知識(shí)組織服務(wù)缺乏對(duì)用戶方面的相關(guān)研究，用戶是服務(wù)的最終受益者，所以應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)用戶方面的探討和研究。

4.3 知識(shí)組織發(fā)展研究

知識(shí)組織的發(fā)展研究屬于基礎(chǔ)理論的研究范疇，是理論研究的重要組成部分，該類涉及到7個(gè)高頻關(guān)鍵詞，比較有代表性的是知識(shí)共享、隱形知識(shí)、企業(yè)以及知識(shí)轉(zhuǎn)移等。通過發(fā)展趨勢(shì)的研究，學(xué)者可以了解研究領(lǐng)域或?qū)W科的發(fā)展變化以及發(fā)展方向等。本文中的多元分析結(jié)果顯示，知識(shí)組織領(lǐng)域的發(fā)展研究逐漸擴(kuò)展到企業(yè)領(lǐng)域中的知識(shí)遷移方面，知識(shí)組織已經(jīng)不僅局限在圖書情報(bào)領(lǐng)域，正在向其他領(lǐng)域延伸，這種延伸包括隱性知識(shí)的轉(zhuǎn)化，知識(shí)的共享遷移等。

4.4 知識(shí)組織技術(shù)研究

該類涉及到的9個(gè)高頻關(guān)鍵詞顯示，知識(shí)組織領(lǐng)域中目前使用的技術(shù)主要包括專家系統(tǒng)、故障診斷、知識(shí)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、知識(shí)檢索技術(shù)、知識(shí)構(gòu)建技術(shù)等。應(yīng)該拓展知識(shí)組織領(lǐng)域技術(shù)的研究范圍，將其他領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)遷移到知識(shí)組織方面，促進(jìn)知識(shí)組織技術(shù)和理論的共同發(fā)展。

4.5 知識(shí)組織體系研究

該類涉及到15個(gè)高頻關(guān)鍵詞，占高頻關(guān)鍵詞的27.8%，是所占比重最大的一類，說明知識(shí)組織體系研究是知識(shí)組織領(lǐng)域的又一研究熱點(diǎn)，代表關(guān)鍵詞有本體、分類法、敘詞表、元數(shù)據(jù)、主題圖、知識(shí)地圖等。知識(shí)組織體系是用于進(jìn)行知識(shí)組織的各類規(guī)范和方法的統(tǒng)稱，是獲取、利用知識(shí)的重要手段。由于知識(shí)組織體系涉及到的內(nèi)容比較寬泛，所以在知識(shí)組織體系的研究中可能也包括知識(shí)組織理論與技術(shù)結(jié)合的相關(guān)內(nèi)容［13］。目前知識(shí)組織體系在語義網(wǎng)的背景下，正趨于網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展。

4.6 知識(shí)組織系統(tǒng)研究

該類涉及到7個(gè)高頻關(guān)鍵詞，代表關(guān)鍵詞有知識(shí)組織系統(tǒng)、知識(shí)導(dǎo)航、主題地圖等。知識(shí)組織系統(tǒng)的核心在于構(gòu)建概念(知識(shí))屬性的形式化描述框架以滿足基于及其理解的信息處理和知識(shí)管理的功能需求并實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)之間不同層面上的互操作。國(guó)內(nèi)在知識(shí)組織系統(tǒng)的研究尚處于初級(jí)階段，沒有形成核心的可視化系統(tǒng)，期望對(duì)知識(shí)組織系統(tǒng)理論的研究可以形成集資源、技術(shù)、檢索、導(dǎo)航等多方面為一體的系統(tǒng)。

5 總結(jié)

本文以CNKI數(shù)據(jù)庫中2001－2011年國(guó)內(nèi)知識(shí)組織領(lǐng)域的文獻(xiàn)為研究對(duì)象，提取其高頻關(guān)鍵詞，利用共詞分析方法進(jìn)行可視化分析，發(fā)現(xiàn)了國(guó)內(nèi)知識(shí)組織領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容:知識(shí)組織對(duì)象研究、知識(shí)組織服務(wù)研究、知識(shí)組織發(fā)展研究、知識(shí)組織技術(shù)研究、知識(shí)組織體系研究和知識(shí)組織系統(tǒng)研究，并對(duì)各研究主題進(jìn)行了進(jìn)一步的分析與探討。通過共詞分析方法的應(yīng)用及領(lǐng)域主題的分析，揭示了國(guó)內(nèi)知識(shí)組織領(lǐng)域不同主題之間的相互關(guān)系，比較清晰系統(tǒng)地描繪國(guó)內(nèi)知識(shí)組織領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和研究熱點(diǎn)，以期為進(jìn)一步研究提供借鑒。

〔1〕 王知津.從情報(bào)組織到知識(shí)組織［J］.情報(bào)學(xué)報(bào)，1998，03:71－75

〔2〕 李秀云.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的知識(shí)組織研究［J］.中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)，2002，05:35 －38

〔3〕 蔣永福.論知識(shí)組織［J］.圖書情報(bào)工作，2000，06:5－10

〔4〕 Barat，A.H.Human perception and knowledge organization:visual?imagery［J］.Library Hi Tech，2007，3:338 －351

〔5〕 Hj?rland，B.Facet analysis:The logical approach to knowledge organization［J］.Information Processing and Management，2012，10:1－13

〔6〕 宋朋，張秀蘭.我國(guó)最近十年知識(shí)組織研究的新進(jìn)展［J］.圖書館學(xué)研究，2010，18:7 －11

〔7〕 張文亮，郭金婷.近5年我國(guó)知識(shí)組織研究綜述［J］.圖書館學(xué)研究，2012，02:2 －5+11

〔8〕 湯建民，余豐民.國(guó)內(nèi)知識(shí)圖譜研究綜述與評(píng)估:2004－2010年［J］.情報(bào)資料工作，2012，01:16－21

〔9〕 張玉，郭會(huì)雨，陳建青.我國(guó)數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀分析——基于共詞分析視角［J］. 情報(bào)科學(xué)，2011，10:1589－1593

〔10〕 付鑫金，方曙，龐弘燊.基于共詞分析的我國(guó)情報(bào)學(xué)博碩士學(xué)位論文研究熱點(diǎn)分析［J］.情報(bào)科學(xué)，2011，11:1722－1725

〔11〕 張勤，馬費(fèi)成.國(guó)外知識(shí)管理研究范式——以共詞分析為方法［J］. 管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2007，06:65－75

〔12〕 鐘偉金，李佳.共詞分析法研究(一)——共詞分析的過程與方式［J］.情報(bào)雜志，2008，05:70－72

〔13〕 宋文.知識(shí)組織體系語義互操作研究［J］.圖書館論壇，2012，06:117 －121