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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.


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000042107
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2014
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-421074
KITopen-ID: 1000042107
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Prüfungsdaten 18.07.2014
Referent/Betreuer Studer, Rudi
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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