關(guān)鍵詞： 學(xué)科交叉； 研究前沿； 交叉前沿； 引文—主題識(shí)別方法； 多維測(cè)度指標(biāo)

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．１０．００３

〔中圖分類號(hào)〕Ｇ２５０． ２ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕Ａ 〔文章編號(hào)〕１００８－０８２１ （２０２４） １０－００２７－１４

當(dāng)前， 新一輪科技革命加速演進(jìn)， 在世界科學(xué)前沿和國(guó)家戰(zhàn)略需求的不斷驅(qū)動(dòng)下， 開展交叉前沿研究， 對(duì)于增強(qiáng)自主創(chuàng)新技術(shù)源頭供給， 實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)、前沿技術(shù)、顛覆性技術(shù)的創(chuàng)新至關(guān)重要?！笆奈濉?規(guī)劃［１］ 中指出， 要面向世界科技前沿， 加強(qiáng)前沿技術(shù)的多路徑探索， 推動(dòng)基礎(chǔ)學(xué)科的交叉創(chuàng)新，實(shí)施一批具有前瞻性的國(guó)家重大科技項(xiàng)目。黨的二十大報(bào)告［２］ 中再一次強(qiáng)調(diào)， 要重點(diǎn)布局和建設(shè)一批高水平研究平臺(tái)， 尤其是交叉研究基地平臺(tái)， 推進(jìn)學(xué)科交叉， 促進(jìn)協(xié)同攻關(guān)， 引領(lǐng)創(chuàng)新發(fā)展。

近年來， 在國(guó)家政策支持下， 以基因編輯、納米前沿、類腦研究等為代表的交叉領(lǐng)域研究迸發(fā)出強(qiáng)大的內(nèi)生動(dòng)力， 例如， 在基因編輯領(lǐng)域， 通過生物學(xué)、化學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科的緊密合作和交叉研究， 促進(jìn)了基因編輯技術(shù)在安全、有效前提下的快速發(fā)展。在宇航研究領(lǐng)域， 通過融合航天工程、機(jī)械工程、材料科學(xué)、自動(dòng)控制、人工智能等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù)， 取得了小天體探測(cè)與開發(fā)的智能柔性附著技術(shù)的重大突破?？梢姡?多學(xué)科之間交叉融合不僅催生出新的前沿方向， 也成為基礎(chǔ)學(xué)科創(chuàng)新和重大課題攻關(guān)的重要來源。然而， 在多學(xué)科交叉融合中， 如何判定在什么主題、什么方向產(chǎn)生交叉， 交叉是否孕育出新的研究前沿， 是當(dāng)前情報(bào)科學(xué)研究亟待解決的問題。

在此背景下， 本文圍繞學(xué)科間的交叉前沿識(shí)別，提出基于引文—主題雙重測(cè)度的識(shí)別方法， 擬快速識(shí)別并準(zhǔn)確把握學(xué)科間的交叉主題， 瞄準(zhǔn)交叉前沿領(lǐng)域， 為相關(guān)領(lǐng)域開展科學(xué)決策和科技創(chuàng)新研究提供前沿科技咨詢建議與情報(bào)服務(wù)。

１相關(guān)研究

“學(xué)科交叉” 這一概念最早由美國(guó)哥倫比亞大學(xué)心理學(xué)家Ｗｏｏｄｗｏｒｔｈ ＲS提出， 是指超越一個(gè)已知學(xué)科邊界而進(jìn)行的涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上學(xué)科的實(shí)踐活動(dòng)［３］ 。在此基礎(chǔ)上， 路甬祥［４］ 認(rèn)為， 通過此類交叉活動(dòng)產(chǎn)生的結(jié)果即為新的生長(zhǎng)點(diǎn)、新的研究前沿， 是最有可能產(chǎn)生科學(xué)突破的轉(zhuǎn)折點(diǎn)， 開辟出眾多交叉前沿方向和應(yīng)用領(lǐng)域?！把芯壳把亍?是指特定研究領(lǐng)域和特定研究事件中正在興起的、具有發(fā)展?jié)摿Φ摹⑽磥砜赡軙?huì)引起大量關(guān)注的研究主題或研究領(lǐng)域［５］ 。目前， 學(xué)術(shù)界對(duì)學(xué)科交叉和研究前沿的概念已基本達(dá)成共識(shí)， 但對(duì)于交叉前沿概念尚未統(tǒng)一。

本文在沿用上述概念的基礎(chǔ)上， 認(rèn)為“交叉前沿” 是指兩個(gè)或兩個(gè)以上領(lǐng)域在知識(shí)生產(chǎn)或科學(xué)發(fā)現(xiàn)中產(chǎn)生交叉關(guān)聯(lián)的研究前沿。從研究前沿和交叉前沿的概念上來看， “研究前沿” 是指一個(gè)特定領(lǐng)域內(nèi)最新的、最具前瞻性的研究方向和成果。而“交叉前沿” 則是指通過多個(gè)學(xué)科之間的交叉與融合， 打破學(xué)科的壁壘， 從而探索新的問題、新的方法和新的應(yīng)用領(lǐng)域。從兩者的關(guān)系上來看， 交叉前沿往往會(huì)推動(dòng)研究前沿的拓展和進(jìn)步， 而研究前沿的發(fā)展也可能為交叉前沿提供更多的基礎(chǔ)和機(jī)會(huì)。

在交叉前沿識(shí)別方面， 由于交叉前沿識(shí)別的結(jié)果往往能夠產(chǎn)生較大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益， 交叉前沿識(shí)別也成為當(dāng)前科技戰(zhàn)略情報(bào)研究的重要內(nèi)容之一，對(duì)于支撐重要領(lǐng)域科研創(chuàng)新的全局性、前瞻性、戰(zhàn)略性的科技戰(zhàn)略情報(bào)服務(wù)具有重要意義。目前， 交叉前沿識(shí)別研究主要從學(xué)科交叉識(shí)別和研究前沿識(shí)別兩個(gè)視角展開。

在學(xué)科交叉識(shí)別研究中， 識(shí)別方法主要分為引文分析方法和內(nèi)容分析方法。引文分析方法是通過文獻(xiàn)外部的引證關(guān)系來反映文獻(xiàn)間的知識(shí)流動(dòng)規(guī)律，它側(cè)重于分析文獻(xiàn)外部的形式特征， 如Ｃｈｉ Ｒ Ｂ 等［６］對(duì)文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類， 利用被引文獻(xiàn)所屬期刊的學(xué)科類別判斷文獻(xiàn)集群的學(xué)科性質(zhì)， 并將學(xué)科交叉集群中高被引文獻(xiàn)主題作為學(xué)科交叉主題； 張藝蔓等［７］ 將引文耦合轉(zhuǎn)變成學(xué)科耦合， 以表征學(xué)科耦合引文文獻(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞作為學(xué)科交叉的研究熱點(diǎn)； Ｈａｍｍａｒｆｅｌｔ Ｂ［８］ 是通過利用直接引文分析法對(duì)多種期刊在不同時(shí)間段下引文變化情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并以此衡量期刊文獻(xiàn)的跨學(xué)科情況。但引文分析自身存在一定的局限性， 一方面， 該方法僅用于表征學(xué)科間知識(shí)的擴(kuò)散與交流路徑，是從文獻(xiàn)外部形式特征了解學(xué)科交叉態(tài)勢(shì)， 并不能直接識(shí)別出交叉主題；另一方面， 引文關(guān)系形成時(shí)間長(zhǎng)，故引文分析具有一定的滯后性， 無法及時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別新興的學(xué)科交叉主題。而內(nèi)容分析法則是對(duì)當(dāng)前的文獻(xiàn)主題進(jìn)行直接計(jì)量與分析， 它更側(cè)重于分析文獻(xiàn)內(nèi)部的形式特征， 但不能很好地體現(xiàn)文獻(xiàn)間知識(shí)流動(dòng)的具體方向， 如Ｇáｌｖｅｚ Ｃ［９］以語言學(xué)和新聞傳播學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔?通過對(duì)兩學(xué)科關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣進(jìn)行主題聚類， 并利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)法分析共詞網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)以探究不同主題間的交叉關(guān)聯(lián)； Ｌｉ Ｍ Ｎ［１０］ 提出， 建立共詞分析中高頻詞與突發(fā)詞之間的聯(lián)系， 并將二者結(jié)合到學(xué)科交叉識(shí)別模型中； 韓正琪等［１１］則是基于Ｒａｏ－Ｓｔｉｒｌｉｎｇ 指數(shù)和ＬＤＡ 模型進(jìn)行領(lǐng)域?qū)W科交叉識(shí)別， 用以發(fā)現(xiàn)學(xué)科交叉點(diǎn)和學(xué)科交叉研究主題。

在研究前沿識(shí)別研究中， 識(shí)別方法主要分為基于定性分析和定量分析的前沿識(shí)別方法， 其中定量分析一直都是學(xué)者們關(guān)注的重點(diǎn)， 定量分析法可以分為引文分析法和內(nèi)容分析法。引文分析法是指利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)論文中引文信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而揭示科學(xué)研究的發(fā)展現(xiàn)狀， 如韓濤［１２］ 提出， 利用不同閾值層面的共被引聚類分析自動(dòng)檢測(cè)方法，以發(fā)現(xiàn)隱形研究前沿知識(shí)； Ｌｉｕ Ｊ Ｓ 等［１３］ 提出， 基于文獻(xiàn)耦合網(wǎng)絡(luò)來探測(cè)科學(xué)研究前沿及發(fā)展趨勢(shì)；Ｋｌａｖａｎｓ Ｒ 等［１４］ 則認(rèn)為， 直接引文網(wǎng)絡(luò)整體比共被引網(wǎng)絡(luò)具有更高的相似度， 能夠更好地揭示領(lǐng)域研究發(fā)展及研究前沿。內(nèi)容分析法則是從文獻(xiàn)內(nèi)容角度入手， 直接反映學(xué)科領(lǐng)域的新發(fā)展、新思路、新研究， 如Ｋｌｅｉｎｂｅｒｇ Ｊ［１５］ 提出突現(xiàn)詞檢測(cè)算法， 認(rèn)為單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)頻次的增長(zhǎng)率突然加大的詞對(duì)識(shí)別該領(lǐng)域研究前沿非常重要； 周耀林等［１６］ 提出共詞分析法和詞頻分析法對(duì)國(guó)際圖情領(lǐng)域大數(shù)據(jù)研究主題方向與演化特征、研究熱點(diǎn)與前沿進(jìn)行剖析；白如江等［１７］ 綜合運(yùn)用自然語言處理技術(shù)、ＬＤＡ 主題模型并構(gòu)建主題相似度、主題強(qiáng)度、主題新穎度指標(biāo)識(shí)別未來新興科學(xué)研究前沿； 劉博文等［１８］ 在ＬＤＡ主題模型識(shí)別基礎(chǔ)上， 從主題強(qiáng)度、主題新穎性和主題相似度３ 個(gè)指標(biāo)探測(cè)出研究前沿主題。通過上述分析可知， 現(xiàn)有研究的前沿主題識(shí)別方法和指標(biāo)測(cè)度通?？紤]不夠全面， 僅根據(jù)研究前沿的１ 個(gè)或者幾個(gè)特征構(gòu)建指標(biāo)確定前沿主題， 應(yīng)多維度、全方位、系統(tǒng)地考慮前沿主題識(shí)別指標(biāo)， 從而優(yōu)化前沿主題識(shí)別效果。

綜上所述，僅從一個(gè)側(cè)面對(duì)交叉前沿進(jìn)行識(shí)別，無法全面揭示交叉前沿。引文分析的識(shí)別方法無法從細(xì)粒度視角揭示交叉前沿主題， 且在引用過程中存在自引差異值和時(shí)滯性等問題。內(nèi)容分析則無法清晰地反映學(xué)科間知識(shí)流動(dòng)的變化。此外， 目前研究中所構(gòu)建的前沿指標(biāo)體系也未能全面地體現(xiàn)前沿主題的特征， 在前沿測(cè)度維度上也亟待完善。

鑒于此，本文在重新定義的交叉前沿概念基礎(chǔ)上， 提出融合引文分析與主題分析的交叉前沿識(shí)別方法， 實(shí)現(xiàn)在充分利用引文分析反映學(xué)科間知識(shí)流動(dòng)的同時(shí)， 利用主題分析反映學(xué)科間實(shí)質(zhì)性研究?jī)?nèi)容， 并構(gòu)建多維測(cè)度指標(biāo)體系， 探究更為完整的學(xué)科交叉前沿的整合過程。最后以信息科技與宇航交叉領(lǐng)域?yàn)槔?yàn)證了該方法的有效性和可行性。

２研究思路與方法

２.１研究思路

本文圍繞學(xué)科間的交叉研究， 探索兩個(gè)或兩個(gè)以上學(xué)科領(lǐng)域在知識(shí)生產(chǎn)或科學(xué)發(fā)現(xiàn)中產(chǎn)生交叉關(guān)聯(lián)的研究前沿。具體研究思路如下： 以基礎(chǔ)學(xué)科研究文獻(xiàn)為起點(diǎn)， 基于兩學(xué)科的引證關(guān)系和主題聚類獲取兩者在什么主題、什么方向產(chǎn)生交叉。在此基礎(chǔ)上， 利用多維度前沿測(cè)度指標(biāo)判定兩學(xué)科的交叉融合是否催生出了新的研究前沿， 整體研究思路如圖１所示。

２.２研究方法

根據(jù)上述研究思路， 本文提出基于引文—主題雙重測(cè)度的交叉前沿識(shí)別方法， 研究方法框架如圖２所示。以先測(cè)度交叉、后測(cè)度前沿的思路設(shè)計(jì)以下３個(gè)階段， 第一階段：數(shù)據(jù)獲取及數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲取兩個(gè)目標(biāo)學(xué)科的文獻(xiàn)資源并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。第二階段：學(xué)科領(lǐng)域交叉主題識(shí)別與測(cè)度， 采用基于引文—主題的交叉主題識(shí)別方法和雙重測(cè)度指標(biāo)對(duì)目標(biāo)學(xué)科進(jìn)行主題識(shí)別與遴選。第三階段：交叉前沿識(shí)別， 構(gòu)建主題影響力、新穎度、吸引度及熱度的多維測(cè)度指標(biāo)體系， 綜合評(píng)價(jià)各指標(biāo)閾值計(jì)算交叉前沿遴選指標(biāo)， 實(shí)現(xiàn)交叉前沿主題的識(shí)別。

２.２.１數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

１）數(shù)據(jù)獲取

作為科技創(chuàng)新活動(dòng)、創(chuàng)新思想以及交流科學(xué)發(fā)現(xiàn)的重要載體之一， 學(xué)術(shù)論文不僅具備嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嫼途_的數(shù)據(jù)， 還蘊(yùn)含了數(shù)量龐大且內(nèi)涵豐富的研究對(duì)象。因此， 在綜合考慮研究數(shù)據(jù)的影響力、新穎性和前瞻性等因素的基礎(chǔ)上， 本文擬從兩個(gè)主要部分獲取目標(biāo)學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文。首先， 從科睿唯安ＥＳＩ 數(shù)據(jù)庫(kù)中獲?。?學(xué)科領(lǐng)域的高被引研究論文（即同年度同學(xué)科中被引頻次排名前１％的論文），包括論文數(shù)據(jù)項(xiàng)、參考文獻(xiàn)等信息。其次， 從科睿唯安ＪＣＲ 數(shù)據(jù)庫(kù)中提?。?學(xué)科領(lǐng)域研究期刊以及這些期刊中被引次數(shù)排名前５％的論文。由于在數(shù)據(jù)獲取過程中可能存在某期刊數(shù)據(jù)未收錄于科睿唯安數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)， 因此擬從ＷＯＳ 數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取。

２）數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與轉(zhuǎn)化的過程中，由于不同語言之間的符號(hào)、字母、數(shù)字等存在著一定程度的差異，不可避免地會(huì)產(chǎn)生重復(fù)項(xiàng)和噪聲數(shù)據(jù)， 從而導(dǎo)致原始數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性和不一致性。因此，為了確保原始數(shù)據(jù)的完整性和有效性，進(jìn)而提高學(xué)科交叉前沿識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性， 需要對(duì)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，具體包括以下幾個(gè)步驟：數(shù)據(jù)項(xiàng)提取與規(guī)范化處理、去除論文內(nèi)變異數(shù)據(jù)、重復(fù)項(xiàng)及噪聲數(shù)據(jù)、數(shù)字剔除、過濾停用詞等步驟， 最后將數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)在待處理語料庫(kù)中。

２.２.２基于引文—主題雙重測(cè)度的交叉主題識(shí)別

為了充分揭示學(xué)科間的交叉內(nèi)容與交叉方向，本文提出基于引文—主題雙重測(cè)度的交叉主題識(shí)別方法， 通過引文分析法和主題分析法的結(jié)合將分立的信息進(jìn)行有機(jī)結(jié)合， 挖掘出更豐富的知識(shí)結(jié)構(gòu)和知識(shí)內(nèi)容。該方法主要包括以下３個(gè)步驟： 第一，利用層次聚類算法獲取兩學(xué)科領(lǐng)域研究主題。第二，通過主題相似度計(jì)算和引文矩陣計(jì)算獲取學(xué)科間的主題交叉度和引文交叉度。第三， 以主題交叉度和引文交叉度為基礎(chǔ)， 構(gòu)建基于引文—主題的交叉主題測(cè)度指標(biāo)。具體操作流程如圖３所示。

１）基于主題聚類的交叉主題識(shí)別

利用主題聚類算法實(shí)現(xiàn)各學(xué)科領(lǐng)域論文的主題識(shí)別， 旨在實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度地解讀學(xué)科交叉的實(shí)質(zhì)性內(nèi)容， 揭示學(xué)科交叉主題的內(nèi)在聯(lián)系。首先， 本文采用層次聚類算法對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主題識(shí)別。層次聚類算法是聚類分析中最常見的算法之一，它通過逐步合并或切分簇的方式實(shí)現(xiàn)主題聚類［１９］ 。

６）交叉前沿主題遴選。為了輔助交叉前沿主題的遴選， 將Ｃｒｏｓｓ－Ｔｏｐｉｃ和Ｃｒｏｓｓ－Ｆｒｏｎｔ 兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行交叉組合， 構(gòu)建戰(zhàn)略坐標(biāo)圖， 如圖４ 所示， 其中ｘ軸表示Ｃｒｏｓｓ－Ｔｏｐｉｃ， ｙ軸表示Ｃｒｏｓｓ－Ｆｒｏｎｔ。由此， 將交叉前沿主題劃分為熱點(diǎn)交叉前沿、新興交叉前沿、潛在交叉前沿以及衰弱交叉前沿４ 種類型。

由圖４ 所知， 新興交叉前沿主題具有較高的交叉程度和前沿指數(shù)， 表明這些主題近期內(nèi)興起并展現(xiàn)出較高的交叉研究熱度； 熱點(diǎn)交叉前沿主題雖交叉程度高， 但前沿指數(shù)較低， 說明這些主題在過去一段時(shí)間內(nèi)已受到廣泛關(guān)注， 并正逐漸走向成熟；潛在交叉前沿主題交叉程度較低但前沿指數(shù)高， 顯示出這些主題具有較大的交叉研究潛力；而衰弱交叉前沿主題則在交叉程度和前沿指數(shù)上均表現(xiàn)不佳，表明這些主題的研究熱度正在減退， 或部分主題突然出現(xiàn)， 并未得到學(xué)術(shù)界的重視。

３實(shí)證研究

３.１實(shí)驗(yàn)環(huán)境

１）硬件： Ｓａｍｓｕｎｇ ＳＳＤ ８７０，Ｉｎｔｅｌ（Ｒ）Ｘｅｏｎ（Ｒ） ＣＰＵ Ｅ５－２６７８ ｖ３ ＠ ２.５０ＧＨｚ， ＧＰＵ： ＮＶＩＤＩＡＴｅｓｌａ Ｋ８０。

２） 軟件平臺(tái)： 矩池云、Ｅｘｃｅｌ、Pｙｔｈｏｎ。

３.２研究數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理

自進(jìn)入２１世紀(jì)以來， 全球科技創(chuàng)新進(jìn)入空前密集活躍的時(shí)期， 信息科技領(lǐng)域作為創(chuàng)新的高發(fā)地帶， 成為全球各國(guó)（地區(qū)）政府、機(jī)構(gòu)、組織創(chuàng)新的競(jìng)爭(zhēng)高地， 是全球研發(fā)投入最集中、與各領(lǐng)域交叉融合最多的領(lǐng)域。與此同時(shí)， 宇航領(lǐng)域是當(dāng)今世界最具挑戰(zhàn)性和廣泛帶動(dòng)性的高科技領(lǐng)域之一。近年來， 為解決宇航領(lǐng)域的科學(xué)問題和突破宇航領(lǐng)域的技術(shù)難題， 宇航領(lǐng)域與信息科技領(lǐng)域的交叉融合給兩個(gè)學(xué)科領(lǐng)域帶來了新的內(nèi)生動(dòng)力。因此， 本文以探索信息科技領(lǐng)域中宇航交叉方向?yàn)槔?對(duì)其交叉前沿開展識(shí)別研究。

３.２.１研究數(shù)據(jù)集構(gòu)建

本文采用的數(shù)據(jù)源包括信息科技領(lǐng)域和宇航領(lǐng)域的科技論文數(shù)據(jù)， 具體獲取途徑如下：１） 信息科技領(lǐng)域： 首先， 從ＥＳＩ 數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取“Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ” 領(lǐng)域２０１２—２０２２年所有高被引論文， 共獲取５ ２５６條數(shù)據(jù)， 下載時(shí)間為２０２３年４ 月； 其次， 由于該數(shù)據(jù)中不包含各論文參考文獻(xiàn)， 因此， 通過Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ（ＷＯＳ）數(shù)據(jù)庫(kù)獲取，檢索式為（ＷＣ ＝（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌ?ｌｉｇｅｎｃｅ） ＯＲ ＷＣ ＝（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ）ＯＲ ＷＣ ＝ （Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｈａｒｄｗａｒｅ ＆ Ａｒｃｈｉｔｅｃ?ｔｕｒｅ） ＯＲ ＷＣ＝（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓ?ｔｅｍｓ） ＯＲ ＷＣ＝（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ＩｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ） ＯＲ ＷＣ＝（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ） ＯＲ ＷＣ ＝ （Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｔｈｅｏｒｙ＆ Ｍｅｔｈｏｄｓ））， 以２０１２—２０２２ 年為時(shí)間范圍， 篩選ＥＳＩ 高水平論文并選擇題名、關(guān)鍵詞、摘要、被引頻次、參考文獻(xiàn)、出版年份等數(shù)據(jù)項(xiàng)， 共獲?。?１６５條數(shù)據(jù)； 最后， 以獲取的５ ２５６條數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)篩選從ＷＯＳ數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取的數(shù)據(jù)， 獲得本文信息科技領(lǐng)域（包含數(shù)據(jù)項(xiàng)參考文獻(xiàn)）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為５ ２５６條。

２） 宇航領(lǐng)域： 從ＪＣＲ 數(shù)據(jù)庫(kù)中獲?。牛危牵桑危牛牛?ＩＮＧ、ＡＥＲＯＳＰＡＣＥ 下的３４ 本期刊， 并在ＷＯＳ 數(shù)據(jù)庫(kù)獲取宇航領(lǐng)域相關(guān)論文， 檢索式為（ＷＣ＝（Ｅｎ?ｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ａｅｒｏｓｐａｃｅ））， 以２０１２—２０２２ 年為時(shí)間范圍， 并按照每年被引次數(shù)倒序排序， 取每年被引次數(shù)前５％的論文， 共獲取數(shù)據(jù)４５３１條。

３.２.２數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文對(duì)上述獲取的數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)一字母、去除亂碼、題名中數(shù)字剔除、過濾停用詞、刪除無用數(shù)據(jù)項(xiàng)、空缺數(shù)據(jù)項(xiàng)補(bǔ)齊等數(shù)據(jù)梳理工作， 最后共保留信息科技領(lǐng)域５２５６條數(shù)據(jù)、宇航領(lǐng)域４ ５３１條數(shù)據(jù)、宇航領(lǐng)域３４ 種期刊， 并且各數(shù)據(jù)項(xiàng)完整。

３.３交叉主題識(shí)別結(jié)果

經(jīng)過上述預(yù)處理工作以后， 本文分別對(duì)信息科技領(lǐng)域和宇航領(lǐng)域進(jìn)行主題識(shí)別， 并通過主題分析法和引文分析法獲得其交叉主題， 最后根據(jù)基于引文—主題的交叉測(cè)度指標(biāo)遴選信息科技領(lǐng)域的交叉主題（宇航交叉方向）。

３.３.１基于層次聚類算法的學(xué)科主題識(shí)別

本文選用“題名” 作為本次實(shí)驗(yàn)的文本語料庫(kù)，首先對(duì)信息科技領(lǐng)域和宇航領(lǐng)域進(jìn)行輪廓系數(shù)計(jì)算，獲得合理范圍內(nèi)最佳主題個(gè)數(shù)。其中， 為避免主題數(shù)目過多導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果不準(zhǔn)確， 將主題個(gè)數(shù)范圍確定在［１，１５０］之間。計(jì)算結(jié)果如圖５ 所示。

由圖５可以看出， 信息科技領(lǐng)域與宇航領(lǐng)域的最佳主題個(gè)數(shù)分別為１４９和１３２。根據(jù)其計(jì)算結(jié)果，分別設(shè)定信息科技領(lǐng)域和宇航領(lǐng)域兩組數(shù)據(jù)集的主題聚類數(shù)為１４９和１３２， 利用層次聚類算法實(shí)現(xiàn)兩個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的主題識(shí)別， 其結(jié)果如表１和表２所示。

３.３.２基于引文—主題的交叉主題識(shí)別

１） 基于層次聚類的交叉主題識(shí)別結(jié)果

在得到信息科技領(lǐng)域與宇航領(lǐng)域的主題識(shí)別結(jié)果后， 本文根據(jù)２.２.２余弦相似度計(jì)算式（２） 進(jìn)行主題間的相似度計(jì)算， 即主題交叉度， 并取每個(gè)信息科技領(lǐng)域主題與宇航領(lǐng)域主題的最大值， 計(jì)算結(jié)果如表３ 所示。

２） 基于引文矩陣的交叉主題識(shí)別結(jié)果

根據(jù)前面數(shù)據(jù)集構(gòu)建的過程， 首先對(duì)信息科技領(lǐng)域所有論文進(jìn)行引文和主題數(shù)據(jù)項(xiàng)的處理。根據(jù)２.２.２提出的基于引文矩陣的交叉主題識(shí)別方法，先構(gòu)建信息科技領(lǐng)域文獻(xiàn)—主題一模矩陣和文獻(xiàn)—引文一模矩陣， 計(jì)算結(jié)果如表４和表５所示。

基于文獻(xiàn)—主題和文獻(xiàn)—引文兩個(gè)一模矩陣，利用Ｐｙｔｈｏｎ編碼， 對(duì)文獻(xiàn)—主題一模矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)置運(yùn)算形成主題—文獻(xiàn)一模矩陣， 再將文獻(xiàn)—主題和文獻(xiàn)—引文兩個(gè)矩陣進(jìn)行乘積運(yùn)算， 得到一個(gè)引文—主題二模矩陣， 表示為信息技術(shù)領(lǐng)域中每個(gè)主題所引用宇航領(lǐng)域的各期刊數(shù)目， 部分結(jié)果如表６所示。

最終，根據(jù)該二模矩陣結(jié)果， 計(jì)算信息技術(shù)領(lǐng)域各主題下引用宇航領(lǐng)域論文的總數(shù)， 即引文交叉度， 計(jì)算結(jié)果如表７ 所示。

３）基于引文—主題的學(xué)科交叉測(cè)度計(jì)算結(jié)果

基于上述獲得的主題交叉度和引文交叉度的計(jì)算結(jié)果， 引用２.２.２構(gòu)建的引文—主題的學(xué)科交叉測(cè)度計(jì)算式（４），計(jì)算信息科技領(lǐng)域各主題Ｃｒｏｓｓ－Ｔｏｐｉｃｉ值，根據(jù)其計(jì)算結(jié)果遴選交叉主題， 部分計(jì)算結(jié)果如表８所示。

３.４交叉前沿識(shí)別結(jié)果及分析

根據(jù)學(xué)科領(lǐng)域交叉主題識(shí)別結(jié)果， 遴選交叉前沿主題， 依據(jù)２ ２ ３ 構(gòu)建的多維測(cè)度指標(biāo)體系，對(duì)學(xué)科交叉結(jié)果進(jìn)行主題影響力、新穎度、吸引度和熱度計(jì)算， 并對(duì)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理。同時(shí)， 利用ＣＲＩＴＩＣ 法計(jì)算各交叉前沿主題指標(biāo)的權(quán)重， 如表９所示。

計(jì)算交叉前沿遴選指標(biāo)Ｃｒｏｓｓ－Ｆｒｏｎｔ值， 遴選交叉前沿主題， 其結(jié)果如表１０ 所示。同時(shí)， 結(jié)合Ｃｒｏｓｓ－Ｔｏｐｉｃ 值繪制交叉前沿主題的戰(zhàn)略坐標(biāo)圖， 如圖６ 所示。

可以看出， 新興交叉前沿包含ＣＳ＿３、ＣＳ＿２４、ＣＳ＿１ 等２８ 個(gè)主題； 熱點(diǎn)交叉前沿包含ＣＳ＿１２４、ＣＳ＿９８、ＣＳ＿９１ 等４２ 個(gè)主題； 潛在交叉前沿包含ＣＳ＿６０、ＣＳ＿１１、ＣＳ＿８６ 等２３ 個(gè)主題； 衰弱交叉前沿包含ＣＳ＿７８、ＣＳ＿４７、ＣＳ＿９ 等５６ 個(gè)主題， 具體主題分類如表１１ 所示。

１） 新興交叉前沿

該類主題是信息科技領(lǐng)域近段時(shí)期出現(xiàn)并得到廣泛關(guān)注的主題， 并且與宇航領(lǐng)域展開交叉研究。通過對(duì)該類主題對(duì)應(yīng)的主題詞分析發(fā)現(xiàn)， 該類主題主要集中于用于圖像檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)、多智能體系統(tǒng)一致性跟蹤控制、無人機(jī)無線通信技術(shù)， 以及鯨魚、布谷鳥等群體智能優(yōu)化技術(shù)等內(nèi)容的研究上。以主題ＣＳ＿１為例， 其具體的主題關(guān)鍵詞如表１２所示。主題ＣＳ＿１與宇航領(lǐng)域交叉研究的主要內(nèi)容為將多智能體系統(tǒng)一致性跟蹤控制技術(shù)應(yīng)用于宇航領(lǐng)域研究中飛行器編隊(duì)中的隊(duì)形、飛行器跟蹤的姿態(tài)以及群體集會(huì)中的最終目的地等內(nèi)容。經(jīng)過專家判讀和查閱相關(guān)專業(yè)研究文獻(xiàn)后認(rèn)為智能體系統(tǒng)一致性跟蹤控制技術(shù)的核心是設(shè)計(jì)每個(gè)智能體與其相鄰?fù)ㄐ诺闹悄荏w之間的信息交換規(guī)則， 可助力多顆航天器協(xié)同工作， 共同完成統(tǒng)一任務(wù)， 這也是航天器編隊(duì)的本質(zhì)特點(diǎn)。近年來， 國(guó)內(nèi)外將該技術(shù)方法廣泛應(yīng)用于宇航領(lǐng)域研究中， 展示出了巨大的應(yīng)用發(fā)展前景， 是當(dāng)前的一大新興交叉前沿。

２） 熱點(diǎn)交叉前沿

該類主題是信息科技領(lǐng)域過去一段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)并開展研究的主題， 已經(jīng)與宇航領(lǐng)域展開較多的交叉研究。通過對(duì)該類主題詞分析發(fā)現(xiàn)， 該類主題主要集中于無線智能通信技術(shù)、面向智能決策的多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和有限元方法等。以主題ＣＳ＿１７為例，其具體的主題關(guān)鍵詞如表１３所示。

主題ＣＳ＿１７與宇航領(lǐng)域交叉研究的主要內(nèi)容為面向智能決策的多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)， 主要包括在軌對(duì)接與裝配、天體組合運(yùn)行和航天器損傷紅外檢測(cè)等。經(jīng)過專家判讀和查閱相關(guān)專業(yè)研究文獻(xiàn)后， 認(rèn)為面向智能決策的多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)過去一段時(shí)間內(nèi)在宇航領(lǐng)域研究中應(yīng)用頗多， 例如通過設(shè)置任務(wù)優(yōu)先級(jí)融合多目標(biāo)并采用基于主任務(wù)零空間的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)碰前軌跡的優(yōu)化、針對(duì)天宮二號(hào)／ 神舟十一號(hào)任務(wù)組合體運(yùn)行與飛船返回要求， 建立多目標(biāo)特征參數(shù)的控制方程等， 其相關(guān)研究已經(jīng)趨于成熟。

３）潛在交叉前沿

該類主題是信息科技領(lǐng)域近段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)并受到廣泛關(guān)注的主題， 但未與宇航領(lǐng)域展開較多的交叉研究，還有較大的交叉研究潛力。通過對(duì)該類主題對(duì)應(yīng)的主題詞分析發(fā)現(xiàn)，該類主題主要集中于異構(gòu)云無線接入網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、“區(qū)塊鏈＋物聯(lián)網(wǎng)” 去中心化技術(shù)、智能邊緣計(jì)算技術(shù)、大規(guī)模的ＭＩＭＯ通信系統(tǒng)等。以主題ＢＦＣＳ＿６０為例， 其具體的主題關(guān)鍵詞如表１４所示。

主題ＣＳ＿６０與宇航領(lǐng)域交叉研究的主要內(nèi)容為將智能邊緣計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于地面和空間數(shù)據(jù)分析，該技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合， 通過為連接有限或沒有連接的獨(dú)特站點(diǎn)提供核心功能， 使它們能夠在本地處理和分析數(shù)據(jù)。經(jīng)過專家判讀和查閱相關(guān)專業(yè)研究文獻(xiàn)后認(rèn)為智能邊緣計(jì)算技術(shù)具備較強(qiáng)的星載計(jì)算能力， 未來通信衛(wèi)星結(jié)合邊緣計(jì)算技術(shù)有望突破傳統(tǒng)的“轉(zhuǎn)發(fā)器” 概念， 將部分計(jì)算、存儲(chǔ)、通信、網(wǎng)絡(luò)與感知任務(wù)沉降到衛(wèi)星邊緣完成在軌處理， 實(shí)現(xiàn)通信、計(jì)算有效融合， 有效提高服務(wù)響應(yīng)速度，降低多源數(shù)據(jù)回傳造成的通信壓力， 擺脫對(duì)地面系統(tǒng)依賴。因此， 該技術(shù)方法在宇航領(lǐng)域有較好的發(fā)展前景。

４）衰退交叉前沿

該類主題是信息科技領(lǐng)域過去一段時(shí)間出現(xiàn)，并且與宇航領(lǐng)域展開少量研究的交叉主題。通過對(duì)該類主題對(duì)應(yīng)的主題詞分析發(fā)現(xiàn)， 該類主題主要集中于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化技術(shù)、蜂窩網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。以主題ＣＳ＿６３為例， 其具體的主題關(guān)鍵詞如表１５所示。

主題ＣＳ＿６３與宇航領(lǐng)域交叉研究的主要內(nèi)容為將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于飛行器結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)、航天器控制、衛(wèi)星控制系統(tǒng)、空間環(huán)境檢測(cè)等。經(jīng)過專家判讀和查閱相關(guān)專業(yè)研究文獻(xiàn)后認(rèn)為， 目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在航天領(lǐng)域的應(yīng)用取得成就的同時(shí)也存在一些局限， 例如， 由于差分衛(wèi)星信號(hào)的傳播距離較短，要求鏈路傳輸質(zhì)量非常高， 這可能會(huì)對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用產(chǎn)生限制。同時(shí)， 隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展， 過去較為成熟的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)無法適應(yīng)當(dāng)前宇航領(lǐng)域相關(guān)研究， 需要更深層次的研究與創(chuàng)新。

４結(jié)論

圍繞學(xué)科間的交叉前沿識(shí)別， 本文首先梳理了交叉前沿的相關(guān)概念， 并給出交叉前沿的基本概念和特征。同時(shí)， 通過對(duì)學(xué)科交叉和研究前沿的識(shí)別方法進(jìn)行歸納和總結(jié)，提出了基于引文—主題雙重測(cè)度的交叉前沿識(shí)別方法， 并選取信息科技領(lǐng)域和宇航領(lǐng)域作為實(shí)證對(duì)象，呈現(xiàn)了以引文分析法和主題分析法相結(jié)合的交叉前沿識(shí)別過程。其中，基于引文—主題的交叉主題識(shí)別方法是在主題層次識(shí)別和構(gòu)建引文矩陣的基礎(chǔ)上進(jìn)行指標(biāo)計(jì)算，該方法不但可以充分地揭示學(xué)科間實(shí)質(zhì)性交叉主題， 更能夠通過引文—主題矩陣反映學(xué)科間知識(shí)流動(dòng)情況。另外，通過構(gòu)建主題新穎度、熱度、吸引度和影響力的多維測(cè)度指標(biāo)體系， 綜合評(píng)價(jià)了學(xué)科交叉主題的前沿程度，并根據(jù)戰(zhàn)略坐標(biāo)圖結(jié)果遴選出新興交叉前沿、熱點(diǎn)交叉前沿、潛在交叉前沿和衰弱交叉前沿主題。

對(duì)信息科技領(lǐng)域（宇航領(lǐng)域交叉方向）進(jìn)行驗(yàn)證的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的學(xué)科間交叉前沿識(shí)別方法可以有效地識(shí)別出蘊(yùn)含在跨學(xué)科交流過程中的交叉主題和交叉前沿，有助于前瞻性分析各學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)交流方向和研究前沿主題， 能夠?yàn)槲覈?guó)宏觀科技戰(zhàn)略決策和領(lǐng)域科技創(chuàng)新提供證據(jù)支持，前沿謀劃重大前沿交叉領(lǐng)域， 突破核心技術(shù)難點(diǎn)，在全球創(chuàng)新變局中力爭(zhēng)主動(dòng)， 搶占未來科技制高點(diǎn)。