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Visual component plane analysis for the medical subjects based on a transaction log / L’analyse visuelle selon les plans de composants (component plane analysis) dans le cas de sujets médicaux à partir d’un journal de transactions
Author(s) -
Jin Zhang,
Lu An
Publication year - 2010
Publication title -
canadian journal of information and library science
Language(s) - French
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.151
H-Index - 18
eISSN - 1920-7239
pISSN - 1195-096X
DOI - 10.1353/ils.0.0006
Subject(s) - humanities , psychology , art
Les trajets de navigation parmi des pages web par les utilisateurs peuvent jusqu’à un certain point révéler des associations entre ces pages. Deux méthodes de visualisation ont été utilisées : la méthode des « self-organizing maps (SOM) » et la méthode « component plane analysis » pour examiner les associations au sein de deux groupes de sujets médicaux reposant chacun sur des activités de navigation propres. Les sujets tirés d’un répertoire de sujets médicaux ont été extraits et les données de trajet au sein de ces sujets ont été analyseés à partir d’un journal de transactions dans un portail consacré à la santé pour les consommateurs. Deux thèmes centraux ont été sélectionnés et deux groupes de sujets ayant un rapport avec ces thèmes ont été identifiés dans la visualisation SOM. Les jugements d’association sur les sujets ayant un rapport avec un sujet spécifié ont été faits dans le contexte des plans de composants de sujets. Les termes reliés aux deux thèmes centraux (nerfs et cœur) et le degré d’étroitesse de ce lien avec les deux thèmes centraux ont été identifiés dans l’étude. Cette étude montre que les activités de navigation des utilisateurs dans le répertoire de sujets sur la santé peuvent révéler et permettre d’identifier les associations entre les sujets dans le répertoire, et que l’analyse par plan de composants est fiable quand on l’utilise pour identifier les relations entre sujets dans ce genre de situation. Les résultats de cette étude peuvent être utilisés pour enrichir les thésaurus médicaux, pour optimiser les répertoires de sujets médicaux, et pour comprendre le comportement informationnel des utilisateurs d’information médicale.

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