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[期刊] 情报科学
[作者]
曲靖野 陈震 胡轶楠
【目的/意义】大数据时代文本主题挖掘在情报分析领域中的作用日趋重要,通过特征比较共词分析和LDA模型分析两种主流文本主题挖掘方法,研究两者的具体特点,为相关人员合理地运用文本主题挖掘方法处理数据提供一定的参考。【方法/过程】本文分两种情况对比研究:第一、两者挖掘不同时段同一种类文本数据的主题分布信息和主题演化信息的能力;第二、两者挖掘同一时段不同种类文本数据的提取正确主题的能力。【结果/结论】在不同时段LDA模型分析与共词分析相比挖掘主题分布信息的能力可不断提升,并且其可挖掘出更加细化的主题演化信息;在同
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
肖明 商慧语 肖毅 廖莉莉
为揭示并对比统计学CSSCI期刊创办至今的刊文发展趋势与热门主题，该研究收集从1985-2020年CNKI数据库收录的统计学CSSCI期刊43 001篇文献为研究对象，运用LDA主题模型及共现网络模型对热门主题及主流研究方法等指标进行热门主题与知识图谱分析，并绘制相关知识图谱.研究表明，近5年来研究方法上大量采用结构方程模型和分位数回归法，而大数据则成为近年来新增的高频词.LDA模型能够较为精确地挖掘统计学领域的热门主题和研究方法，为科研人员和决策人员开展前沿科学活动提供重要支持.
[期刊] 物流技术
[作者]
魏忠 乐玥
电商平台上存在大量的物流数据评价信息，然而，个人语言表达中存在或多或少的差异，导致主题分类词并不能很好的聚类，为商家与消费者提供决策信息。因此，提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的同义主题合并的文本分类方法对在线评价进行物流主题挖掘，寻找其中更深层次的决策信息。首先，采用python3.9爬取某电商平台生鲜类、食品类、电器类、个护类、日用类及服务类产品的在线评论数据。运用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)分词方法对数据集进行分词处理，获得特征词及其概率分布，利用物流行业同义词库进行特征词的同义替换，并进行概率重整合，最后进行LDA主题模型分析以及可视化分析。在数据实证算例分析中发现，在六大类的商品中，消费者对于物流的要求并不相同，商家可根据在线评论的主题挖掘结果进行物流企业的选择以满足消费者需求，物流企业也可依据此进行自身服务质量的提升。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈斌 马静
[目的/意义]为了弥补LDA模型建模过程中未考虑到网络文本中文档关注度和质量度这一因素,并增强结果的语义可解释性和主题表示能力,文章提出了一种热度加权的HLDA-IDF的网络文本主题挖掘模型。[方法/过程]本文首先是给出了较为准确的热度定义,并对LDA模型进行热度加权,构建出了HLDA模型,再依据词汇的主题表示能力存在差异这一实际情况,引入TF-IDF算法并改进,构建出HLDA-IDF模型,最后利用实际论坛数据进行实验验证。[结果/结论]实验结果表明该模型的结果语义可解释性和主题表示能力较强。
关键词：
热度 模型 主题挖掘 网络文本 文本挖掘
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 王洪艳
为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,兼顾到微博信息的稀疏性、多维性、海量性等特点,提出根据微博信息特点进行有针对性的预处理后,使用基于先验概率的潜在语义分析模型LDA(Latent Dirichlet Alloca-tion)进行微博主题挖掘,并在LDA建模的基础上,设计文本增量聚类算法,进一步实现主题结构的识别,从而使用户更好地理解主题及其结构。通过在真实微博数据集上的实验,证明该模型能有效进行主题挖掘和主题结构的识别。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
王曰芬 宋爽 卢宁 朱烨
共现分析是将各种信息载体中的共现信息定量化的分析方法,是支撑知识挖掘和知识服务的重要手段和工具。能够体现信息的内容特征和外表特征共同构成了文本知识关联揭示和知识挖掘的基础。探索了共现分析方法在基于空间分析、时间分布和内外关联映射的文本知识挖掘中的应用。图8。参考文献13。
[期刊] 情报杂志
[作者]
王文娟 马建霞
[目的/意义]基于当前对科研项目的研究主要以数据统计和计量分析为主,以NSF资助的海洋酸化相关研究的项目数据为例,从项目主题的角度研究科研立项的重点和演化,并对未来投入趋势加以预测。[方法/过程]使用LDA主题模型对该研究的主题进行分析,计算主题强度分析演化过程,统计NSF申请书项目与支撑发表的核心论文主题强度之间的相关性,进而分析NSF海洋酸化项目的主题发展趋势。[结果/结论]发现LDA模型可以很好的发现海洋酸化的主要研究主题,且NSF资助的科研项目与支撑发表论文的主题演化规律具有一致性。使用的方法对科
关键词：
LDA NSF项目 主题演化 海洋酸化
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
阮光册 夏磊
本文将共现分析应用于非结构化文本文件,挖掘文本主题的语义关联。由于文本文献不同于科技文献,缺少关键字等描述信息,本文引入主题模型对文本进行语义降维,生成的主题词作为共词分析的研究对象。实验发现中频主题词能更好地反映文本的主题特征,为此,本文结合齐普夫定律和同词频理论选取中频主题词,通过共词分析识别语义关联,并采用K-means聚类算法实现主题词的聚类。本文以"创新创业"相关新闻文本进行实验,实现文本集主题词的聚类,通过实验对比分析,本文的方法能够更好地体现文本主题的语义联系。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王曰芬 宋爽 熊铭辉
从应用出发,在综合已有研究成果基础上,分析共现分析在文本知识挖掘中的主要作用,提出基于空间分布、时间分布和内外关联的文本知识挖掘的三种应用思路,研究利用共现分析挖掘文本知识的一般应用流程,并分析适用对象范围、适用的研究目标及应用的优缺点。
关键词：
共现分析 文本挖掘 知识挖掘 方法论
[期刊] 图书情报工作
[作者]
胡吉明 陈果
指出文本内容主题的挖掘和演化研究对于文本建模和分类及推荐效果提升具有重要作用。从分析基于LDA主题模型的文本内容主题挖掘原理入手,针对当前网络环境下的文本内容特点,构建适用于动态文内容本主题挖掘的LDA模型,并通过改进的Gibbs抽样估计提高主题挖掘的准确性,进而从主题相似度和强度两个方面研究内容主题随时间的演化问题。实验表明,所提方法可行且有效,对后续有关文本语义建模和分类研究等具有重要的实践意义。
关键词：
主题挖掘 主题演化 动态LDA模型
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张敏 罗梅芬 张艳
旨在梳理国际文本挖掘研究的知识体系,通过识别研究主题群及基于时序分析的研究热点演化趋势分析来从宏观上把握学科领域的发展脉络。以SCI和SSCI数据库中20002015年的2 447篇文本挖掘相关主题的研究文献为样本,利用SATI软件生成关键词共现矩阵并采用VOSviewer聚类技术创建相似矩阵和二维地图,识别出国际文本挖掘研究的六大主题群并进行各主题群的演化趋势分析。研究结果表明,国际文本挖掘研究主题呈现多元化、交叉学科的特点,在信息检索、生物医学和经济管理领域应用广泛。算法和技术上信息抽取、自然语言处理
关键词：
文本挖掘 研究主题群 聚类技术
[期刊] 商业研究
[作者]
岳洪江
科技文本挖掘为企业研发提供一个很好的了解同业竞争者研发知识的工具手段,而共词分析及其可视化是挖掘企业基础研发信息的重要方法。以国际大企业IBM公司为例,挖掘其基础研发知识结构并对其知识结构进行了可视化展示。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 肖璐
在社会化网络环境下,关于产品的评论成为企业竞争情报分析重要的数据源。这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点。针对现有情感分析的不足,本文在构建评论挖掘模型时综合采用了共词分析和基于句法分析的极性传递法。共词分析可定量确定用户关心的产品维度;极性传递算法考虑句子结构特点,在对句子级文本做情感分析时相较传统情感分类算法有更好的分析效果。同时,引入极性值和强度值计算情感词和主题词的情感强度。
关键词：
情感分析 评论挖掘 共词分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 张晓缇
[目的/意义]在互联网数据呈爆炸式增长的今天,如何提高情感分析的效率和准确性,从中挖掘更细粒度、更深层次的情感内涵成为学者们研究的热点。随着主题挖掘技术在处理大规模文本上所表现出的独特优势,越来越多的学者开始倾向于使用主题抽取技术去研究情感分析问题。鉴于此,文章对利用主题挖掘技术进行情感分析研究的相关文献进行分析和整理,为后续研究提供一定的借鉴价值。[方法/过程]围绕传统情感分析—主题挖掘技术—基于主题的文本情感分析这一主线展开,整理归纳国内外相关文献,并做必要评述。最后,对目前的研究困境和未来发展趋势进行总结与展望。[结果/结论]主要点明了传统情感分析中存在的问题和难点,据此提出将主题挖掘技术引入到情感分析研究中来,并将其划分为主题信息挖掘、情感倾向分析、情感演化分析和性能评价4项任务,对每一阶段任务的研究现状进行总结,为后续学者进行深入研究奠定理论基础。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
侯跃芳 崔雷 朱利娜
应用PubMed数据库的主题词/副主题词关联规则对肺肿瘤诊断的相关知识进行挖掘,并回到原文验证相关因素和肺肿瘤之间关系的有效性。将挖掘到的相关知识进行专家调查,以获得专家不知情的新知识,为科学研究及决策提供了思路。
关键词：
关联规则 主题词 数据挖掘
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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