اصلانی، اکرم و مهدی اسماعیلی. 1397. یافتن الگوهای مکرّر در قرآن کریم به کمک روشهای متنکاوی. پردازش علائم و دادهها (۳) 15: ۸۹-۱۰۰.
پرئی، اعظمالسادات، و حجتالله حمیدی. 1396. ارائه رویکردی برای مدیریت و سازماندهی اسناد متنی با استفاده از تجزیه و تحلیل هوشمند متن. پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات (۴) 32: ۱۱۷۱-۱۲۰۲.
جعفری پاورسی، حمیده، نجلا حریری، مهدی علیپور حافظی، فهیمه بابالحوائجی، و مریم خادمی، مریم. 1398. نمایهسازی ماشینی مدارک حوزه بازیابی اطلاعات با استفاده از متنکاوی در نرمافزار رپیدماینر. فصلنامه پردازش و مدیریت اطلاعات ۳۵ (۲): ۳۴۹-۳۷۴.
دستانی، میثم، افشین موسوی چلک، افشین، ثریا ضیایی، و فایزه دلقندی. 1399. تجزیه و تحلیل موضوعی مقالات منتشرشده کتابداری و اطلاعرسانی پزشکی در ایران با استفاده از فنون متنکاوی. فصلنامه مرکز تحقیقات مدیریت خدمات بهداشتی درمانی دانشگاه علوم پزشکی و خدمات درمانی تبریز 11 (4): 355-375.
سلیمانینژاد، عادل، مژده سلاجقه، و الهام طیبی. 1397. خوشهبندی مقالات علمی بر پایۀ الگوریتم k_means مطالعۀ موردی: پایگاه پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران (ایرانداک)،.پردازش و مدیریت اطلاعات 34 (2): 871-986.
شکوهیان،؟، عاصفه عاصمی، احمد شعبانی، مظفر چشمهسهرابی. 2019. تحلیل ترکیبی کتابسنجی و متنکاوی تولیدات علمی حوزه پرونده الکترونیک سلامت در پایگاه PubMed. مدیریت اطلاعات سلامت 16 (4): 190-196.
صالحی شهرودی، محمدحسین، بهروز مینایی، و امیررضا اشرفی. 1392. متنکاوی موضوعی رایانهای قرآن کریم برای کشف ارتباطات معنایی میان آیات بر مبنای تفسیر المیزان. قرآن شناخت 12 (2): 117-152.
کاردان، احمدآقا، و مینا کیهانینژاد. 1391. ارائه مدلی برای استخراج اطلاعات از مستندات متنی مبتنی بر متنکاوی در حوزه یادگیری الکترونیکی. فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران 4 (11-12): 47-54.
Al-Azmi, Abdul-Aziz Rashid. 2013. Data, text and web mining for business intelligence: a survey. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process (IJDKP) 3 (2): 1-21. https://doi.org/10.5121%2Fijdkp.2013.3201 .
Åström, F. 2002. Visualizing library and information science concept spaces through keyword and citation based maps and clusters. In Emerging frameworks and methods: Proceedings of the fourth international conference on conceptions of Library and Information Science (CoLIS4) (pp. 185-197). Greenwood Village: Libraries Unlimited.
Ayyoubzadeh, S. M., S. M. Ayyoubzadeh, H. Zahedi, M. Ahmadi, & S. R. N. Kalhori. 2020. Predicting COVID-19 incidence through analysis of google trends data in Iran: data mining and deep learning pilot study. JMIR public health and surveillance 6 (2): e18828.
Bittermann, André, and Andreas Fischer. 2018. How to identify hot topics in psychology using topic modeling. Zeitschrift für Psychologie 226: 3-13.
Bornmann. L., and R. Mutz. 2015. Growth rates of modern science: A bibliometric analysis based on the number of publications and cited references.
The Journal of the Association for Information Science and Technology (JASIST) 66 (11): 2215-2222.
Buscema, P. M., F. Della Torre, M. Breda, G. Massini, and E. Grossi. 2020. COVID-19 in Italy and extreme data mining. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 557: 124991.
Carracedo, P., R. Puertas, and L. Marti. 2021. Research lines on the impact of the COVID-19 pandemic on business. A text mining analysis. Journal of Business Research 132: 586-593.
Chen, S., X. Guo, T. Wu, and X. Ju. 2020. Exploring the online doctor-patient interaction on patient satisfaction based on text mining and empirical analysis. Information Processing & Management 57 (5): 102253.
Dastani, M., S. Ziaei, and F. Delghandi. 2020. Identifying Emerging Trends in Scientific Texts Using TF-IDF Algorithm: A Case Study of Medical Librarianship and Information Articles. Health Technology Assessment in Action 4 (2): ), 1-8. https://doi.org/10.18502/htaa.v4i2.6231
Erdfelder,
Edgar, and Michael Bosnjak. 2016. Hotspots in Psychology: A New Format for Special Issues of the Zeitschrift für Psychologie
Zeitschrift für Psychologie 224 (3): 141-144, DOI:
10.1027/2151-2604/a000249.
Gal, D., B. Thijs, W. Glänzel, and K. R. Sipido. 2019. Hot topics and trends in cardiovascular research. European heart journal 40 (28): 2363-2374.
Hamerly, Greg, & Charles Elkan. 2002. Alternatives to the k-means algorithm that find better clusterings. Paper presented at the Proceedings of the eleventh international conference on Information and knowledge management. pp 25-38 Virginia USA: McLean.
Han, X. 2020. Evolution of research topics in LIS between 1996 and 2019: An analysis based on latent Dirichlet allocation topic model. Scientometrics 125 (3: ( 2561-2595.
Hjørland, B. 2000. Library and information science: practice, theory, and philosophical basis. Information processing & management 36 (3): 501-531.
Jabeen, M., L. Yun, M. Rafiq, M. Jabeen & M. A. Tahir. 2015. Scientometric analysis of library and information science journals 2003–2012 using Web of Science. International Information & Library Review 47 (3-4): 71-82.
Jo, Taeho. 2018. Text mining: Concepts, implementation, and big data challenge (Vol. 45)?: Springer, pp 230-286.
Jung, H., & B. G. Lee. 2020. Research trends in text mining: Semantic network and main path analysis of selected journals. Expert Systems with Applications 162: 113851.
Kajberg, Leif. 1996. A content analysis of library and information science serial literature published in Denmark, 1957-198Library and Information Science Research 18 (1): 25-52.
Katsurai, M., and S. Joo. 2021. Adoption of Data Mining Methods in the Discipline of Library and Information Science. Journal of Library and Information Studies 19 (1): 1-17.
Kowalski, G. J., & M. T. Maybury. 2000. Information storage and retrieval systems: theory and implementation (Vol. 8). ?: Springer Science & Business Media.
Lee, J. Y., H. Kim, and P. J. Kim. 2010. Domain analysis with text mining: Analysis of digital library research trends using profiling methods. Journal of Information Science 36 (2): 144-161.
Li, X., M. Fan, Y. Zhou, J. Fu, F. Yuan, and L. Huang. 2020. Monitoring and forecasting the development trends of nanogenerator technology using citation analysis and text mining. Nano Energy 71: 104636.
Luhn, Hans Peter. 1957. A statistical approach to mechanized encoding and searching of literary information. IBM Journal of research and development 1 (4): 309-317.
Manoharan, S. 2020. Geospatial and social media analytics for emotion analysis of theme park visitors using text mining and Journal of Information Technology 2 (02): 100-107.
Natarajan, M. 2005. Role of text mining in information extraction and information management. DESIDOC Journal of Library & Information Technology 25 (4): 31-38.
Popowich, F. 2005. Using text mining and natural language processing for health care claims processing. ACM SIGKDD Explorations Newsletter 7 (1): 59-66.
Rehurek, R., and P. Sojka. 2010. Software framework for topic modelling with large corpora. In Proceedings of the LREC 2010 workshop on new challenges for NLP frameworks (pp. 45–50). Valletta, Malta.
Salton, G., & C. Buckley. 1988. Term-weighting approaches in automatic text retrieval. Information processing & management 24 (5): 513-523.
Stevens, K., P. Kegelmeyer, D. Andrzejewski, and D. Buttler. 2012. Exploring topic coherence over many models and many topics. In EMNLP-CoNLL 2012–2012 joint conference on empirical methods in natural language processing and computational natural language learning (pp. 952–961). Valletta, Malta.
Tworowski, D., A. Gorohovski, S. Mukherjee, G. Carmi, E. Levy, R. Detroja, and M. Frenkel-Morgenstern. 2021. COVID19 Drug Repository: text-mining the literature in search of putative COVID19 therapeutics. Nucleic acids research 49 (1): D1113-D1121.
Van Dijk, W. B., A. T. Fiolet, E. Schuit, A. Sammani, T. K. J. Groenhof, R. van der Graaf, ... and A. Mosterd. 2021. Text-mining in electronic healthcare records can be used as efficient tool for screening and data collection in cardiovascular trials: a multicenter validation study. Journal of Clinical Epidemiology 132: 97-105.
Vinay, R. S., and M. T. Basavaraja. 2019. Trends in Library and Information Science Research: A Scientometric Analysis, 9th KSCLA National Conference on Library in the Life of the User, 1-2 March 2019 At: Tumakuru. India.
Wang, Dashun and Albert-László Barabási. 2020. The Science of Science. United Kingdom Cambridge University Press. Doi: 10.1017/9781108610834.
Wang, L., and K. Lo. 2021. Text mining approaches for dealing with the rapidly expanding literature on COVID-19. Briefings in Bioinformatics 22 (2): 781-799.
Zengul, F. D., A. G. Zengul, M. Mugavero, N. Oner, B. Ozaydin, B. Delen and J. Cimino. 2021. A critical analysis of COVID-19 research literature: Text mining approach. Intelligence-based medicine, 100036. https://doi.org/10.1016/j.ibmed.2021.100036.