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摘要
对某一具体创新知识的扩散分析，能挖掘出不同领域对该知识吸收运用的程度，为加速创新迭代指明方向。kmeans聚类算法作为“数据挖掘十大经典算法”之一，在图书情报学及各领域得到广泛应用。文章以k-means为研究对象，首先通过绘制其扩散曲线，根据创新扩散理论，利用扩散广度、扩散强度、扩散延时来划分扩散阶段，进行时序分析。再基于共词聚类绘制不同扩散阶段的主题图。最后，将学科采纳知识的主题演变与发展路径相结合，具体分析不同学科对k-means吸收转化的发展情况，探究共性和特性，总结得到扩散指标与扩散趋势的变化关系。该研究对促进学科迭代创新和用理论指导实际研究，均具有指导意义。
- 出版日期2023
- 单位北京语言大学
