k-means聚類算法的知識擴(kuò)散對比研究

——以圖書情報(bào)學(xué)、管理學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)為例

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關(guān)鍵詞：k-means聚類算法；知識擴(kuò)散；圖書情報(bào)學(xué)；管理學(xué)；經(jīng)濟(jì)學(xué)；對比分析

0 引言

知識擴(kuò)散最早于1924年由美國科學(xué)家Learned[1]在《美國公共圖書館與知識擴(kuò)散》一書中提出。陳超美等[2]將基于引文分析的知識擴(kuò)散定義為知識在科學(xué)文獻(xiàn)與專利中的應(yīng)用和發(fā)展。在信息化社會，知識發(fā)展生產(chǎn)、創(chuàng)新轉(zhuǎn)化的重要作用日益顯著，知識擴(kuò)散作為知識生產(chǎn)和傳播的重要組成部分，在知識創(chuàng)新過程中發(fā)揮著重要作用[3]。（剩余10123字）