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Identification of Emerging Scientific Topics in Bibliometric Databases

Mund, Carolin

Abstract:
Bibliometrie, Maschinelles Lernen, LDA, Clustering, Neue Themen
Abstract = Frühzeitiges Erkennen von aufkommenden Themengebieten in der Wissenschaft unterstützt sowohl Entscheidungen auf individueller als auch öffentlicher Ebene. Viele bestehende Verfahren beschränken sich auf eine retrospektive (Zitations-)Analyse der Publikationsdaten. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war deshalb die Entwicklung eines Verfahrens, das zeitnah und neutral sogenannte "emerging topic candidates" aus einem Set von wissenschaftlichen Publikationen auswählt.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2014
Sprache Englisch
Identifikator URN: urn:nbn:de:swb:90-421074
KITopen ID: 1000042107
Verlag Karlsruhe
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Prüfungsdaten 18.07.2014
Referent/Betreuer Prof. Rudi Studer
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