該專著將由美國德雷塞爾大學著名信息可視化專家XiaLin教授作序，繫國家社會科學基金項目成果之一。最近十幾年間，國內圖情領域研究碩果累累，眾多研究者廣泛采用多種分析方法，分析該領域的研究主題結構，其研究有利於掌握學科領域的發展動態和研究方向，為研究者、研究機構、政府部門等相關研究單位提供豐富的素材，也為學科領域的後續研究提供重要的借鋻意義。

安璐，博士，副教授、碩士生導師，珞珈青年學者。2007—2008年在美國威斯康辛密爾沃基大學信息研究學院做聯合培養博士生，2009年獲得情報學博士學位，並留校工作。2009—2011年在武漢大學管理科學與工程流動站從事博士後研究，2014—2015年在美國德雷塞爾大學計算與信息學學院做訪問學者。目前在國內外核心期刊、重要國際學術會議上發表學術論文近四十篇，其中被SSCI收錄的期刊論文六篇，被EI收錄的論文五篇，在國內期刊《中國圖書館學報》《情報學報》上發表論文七篇，在武漢大學出版社出版一部專著（繫武漢大學學術叢書），參加編著三部，主持國家社會科學基金重大項目子課題、國家社會科學基金青年項目、中國博士後科學基金面上資助項目、湖北省社會科學項目、武漢大學自主科研（人文社科）項目與武漢大學全英文課程項目，參加國家自然科學基金項目、教育部人文社會科學重點研究基地重大項目等。擔任《圖書情報知識》編輯，《數字圖書館論壇》、《東北大學學報（自然科學版）》、iConference，ICADL2015(AsianDigitalLibraryConference2015)等學術期刊與會議審稿專家。

李綱，博士，武漢大學信息管理學院教授。教育部人文社科重點研究基地武漢大學信息資源研究中心副主任，國家信息資源管理武漢研究基地主任。兼任全國高校圖書情報專業學位教學指導委員會委員兼秘書長，全國高校管理科學與工程類教學指導委員會委員，中國科技情報學會常務理事，情報理論方法專業委員會主任，湖北省電子商務學會理事長。先後主持承擔了國家社會科學基金重大項目、國家自然科學基金面上項目等重要科研項目。研究方向：競爭情報、信息管理與信息繫統。

第一章 導論
第一節 問題的提出
第二節 國內外相關研究
第三節 研究內容

第二章 科研文化機構的主題特征可視化挖掘的理論基礎
第一節 科研文化機構的主題識別與分析
第二節 新興主題的識別與分析
第三節 熱點主題的識別與分析
第四節 科研文化機構的主題演化研究
第五節 信息可視化

第三章 科研文化機構主題特征可視化挖掘的方法論
第一節 科研文化機構主題特征的分析方法
第二節 科研文化機構主題特征可視化挖掘的工具

第四章 科研機構研究領域的可視化比較
第一節 研究目的與方法
第二節 數據來源與收集
第三節 中美圖情科研機構的研究主題相似性分析
第四節 潛在國內與國際合作機構分析
第五節 機構聚類的主要研究領域分析
第六節 中美圖情機構的熱點與特色研究領域識別
第七節 熱點研究領域的主要貢獻機構識別
第八節 小結

第五章 科研機構對新興主題的貢獻度可視化分析
第一節 研究目的與方法
第二節 數據來源與收集
第三節 中美圖情領域的新興主題識別
第四節 國內圖情科研機構對新興主題的貢獻度研究
第五節 美國圖情研究機構對新興主題的貢獻度研究
第六節 小結

第六章 科研機構對熱點主題的貢獻度可視化分析
第一節 研究目的與方法
第二節 數據來源與收集
第三節 熱點關鍵詞的識別
第四節 熱點關鍵詞的聚類分析
第五節 國內圖情科研機構對熱點主題的貢獻度分析
第六節 美國圖情研究機構對熱點主題的貢獻度研究
第七節 小結

第七章 科研機構研究領域的演化
第一節 研究目的與方法
第二節 數據來源與收集
第三節 圖情科研機構出版物的主題演化
第四節 熱點研究主題在科研機構出版物中的演化
第五節 圖情科研機構研究重點的演化
第六節 小結

第八章 博物館藏品特征的可視化挖掘
第一節 研究目的與方法
第二節 數據來源與收集
第三節 博物館藏品概況的可視化分析
第四節 藝術家的專長與特征識別
第五節 面向藝術家偏好的博物館遊覽推薦研究
第六節 面向主題偏好的博物館遊覽推薦
第七節 小結

第九章 總結及展望
附錄
附錄1 被調查的中美圖情科研機構列表
附錄2 被調查的博物館名稱、地點和標簽對照表
參考文獻

《科研文化機構的主題特征可視化挖掘》：
第六節 小結
本章提出一種新的術語加權方法，用於區分術語的新興程度，建立了一套較為完整的測量和可視化研究機構對新興主題貢獻度的方法。采用樹圖技術對新興主題以及90所中美圖情科研機構對其貢獻度進行了可視化分析。
研究發現，中美兩國圖情領域的新興主題之間存在很多差異。雖然兩國圖情科研機構均涉及知識管理、本體、數字圖書館、電子學習、無線傳感器網絡和網站，但是中國圖情機構強調與管理學和數學相結合的新興主題，如創新、客戶滿意度、不確定性分析、隨機模型、模糊集理論和多目標優化；而美國同行則集中在情報學、人體工程學和人類因素工程的子領域，如語義學、聚類算法、生物信息學、泛在計算、觸摸屏和服務器等新興主題。即使在同一分類號下，一些由美國圖情研究機構研究的新興主題，如社交網絡（在數據、移動設備和圖像識別在中國同行的新興主題列表中幾乎很少。我們鼓勵中國圖情科研機構根植於核心圖情領域的新興主題。
關於對新興主題的貢獻度，貢獻最大的研究機構包括中國的WuhanU、TongjiU、SWU、TianjU和BJInstTech以及美國的Drexel、UPitt、UWash、UMary和IndiU。
中美兩國的圖情研究機構之間的差異在於：隻有一個中國圖情研究機構（即WuhanU）無論是在研究績效還是對新興主題的貢獻度上都名列前茅，而中國其他研究績效突出的圖情研究機構卻未對新興主題貢獻顯著。然而，美國圖情研究機構在其研究績效方面的排名與它們對新興主題的貢獻度上高度一致。也就是說，在美國，具有較高的學術研究績效的圖情機構同時也在對新興主題的貢獻度上處於領先地位，這為中國圖情科研機構樹立了典範。
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