- · 《临床医学研究与实践》[06/30]
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基于自然指数刊文数据对全球医学研究领域热点(4)
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摘要：4 结论 本文通过利用数据挖掘软件BICOMB和可视化软件Ucinet和Netdraw对全球医学研究领域的16种自然指数期刊进行科学计量分析，并利用gCLUTO对高频词词篇矩阵
4 结论
本文通过利用数据挖掘软件BICOMB和可视化软件Ucinet和Netdraw对全球医学研究领域的16种自然指数期刊进行科学计量分析，并利用gCLUTO对高频词词篇矩阵进行双聚类分析该领域的研究热点，得出以下总结与思考。
（1）从发文量即可看出，近两年文献量近两万，全球医学科学领域受到整个科学领域的高度关注，医学科研领域与人类生命健康息息相关，该领域一直以来也离不开疾病及预防，此领域研究将会得到更进一步的发展。具体前沿研究热点包括人类和动物细胞模型，这是因为所有的科学实验是在动物模型或细胞模型基础上来完成的，临床试验则以人或动物为对象开展实施，所以这是整个医学科学领域的研究主体结构。此外，神经科学领域的神经元代谢及其生理功能，计算机在生物建模算法中的应用，蛋白动力学的分子模型，种系发生和生物分子进化，肿瘤的生长、增殖、转移及基因表达调控，膜蛋白的代谢，遗传学表位与突变等都是该领域的研究热点。
（2）国内对自然指数的基础指标研究较多，以自然指数期刊数据为研究对象的计量分析研究较为少见。本研究数据以自然指数入选期刊为基础进行计量分析，存在一定弊端：其内容偏重于基础研究，轻应用型研究。
（3）本文将原始的词篇矩阵引入双聚类分析，将高频词行和文章列结合起来，聚类的同时充分考虑到列属性的特点，同时在行和列两个方向聚类，以此来发现子矩阵或稳定的类；代表性文章能够帮助分析每个类别的特点，很大程度上克服了传统的聚类分析的缺陷。因此，双聚类分析引入共词分析可以反映出词篇文献的对应关系，可用于总结该领域的研究热点。
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文章来源：《临床医学研究与实践》 网址: http://www.lcyxyjysj.cn/qikandaodu/2021/0722/1114.html
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