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[期刊] 图书情报工作
[作者]
宫小翠 安新颖
[目的/意义]随着信息资源在数量和种类上的急剧增长,学科间的交叉融合不断涌现,快速主动地从海量信息资源中识别和判断研究主题的发展演化是实现科技创新的基础。[方法/过程]在相关理论调研的基础上,结合医学领域的资源特点,提出一种基于LDA模型的主题演化探测模型和相应的流程步骤。主要步骤包括医学主题词抽取、主题识别、主题关联、关键主题识别、关键主题的演化主路径识别、演化主路径上主题分裂、融合事件识别,实现深度、细致的主题演化分析。[结果/结论]选用乳腺癌治疗研究文献为实验案例,对判断模型进行试验并对结果进行分析
关键词：
LDA 主题分裂 主题融合 主题演化
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐路路 王效岳 白如江
[目的/意义]为快速准确地前瞻识别蕴含在多数据源文本中的新兴主题,为科技创新决策提供情报支撑服务。[方法/过程]提出一种基于PLDA模型和多数据源融合相关性分析的新兴主题探测方法,从要素、趋势、主题及情景4方面分析多数据源相关性特征,构建基于多源分析文本的新兴主题探测公式。[结果/结论]通过文献调查法并咨询石墨烯领域相关专家,表明该方法能够更加快速准确地前瞻识别出多数据源文本中的新兴主题,弥补了单一分析数据源进行主题探测的不足,丰富多数据源融合理论体系的实践应用。
关键词：
多数据源 融合 相关性分析 新兴主题探测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 房小可
伴随着微博的日趋流行,对微博信息的检索逐渐成为人们获取第一消息的手段。其中文本聚类和主题发现是信息检索领域的有效方法,采用适当的方法是影响微博短文本信息检索质量的关键因素。文章针对文本聚类和LDA主题模型的互补特征,综合考虑了微博特殊文体和短文本聚类效率问题,提出了基于频繁词集的文本聚类和基于类簇的LDA主题挖掘相融合的微博检索方法,给出了针对微博文体的一种新的主题检索模型。实验表明,该方法不仅能有效地划分微博文本,并且能清晰地挖掘类簇中潜在主题。
关键词：
文本聚类 主题检索 微博
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张家惠 丁敬达
[目的 /意义]大科学时代，海量且类型多样的学术文献给新兴主题的识别和把握带来一定的困难和障碍。因此，基于多源数据，新兴主题探测方法的研究就十分必要和有意义。[方法 /过程]对期刊论文、学位论文、会议文献、基金项目等多种来源数据，利用PLDA模型分别进行文本语义内容挖掘，结合VSM模型将多源数据在主题语义层面进行深度融合，并根据新兴主题特征量化指标进行筛选和识别。[结果 /结论 ]实证研究表明将文本内容挖掘和文献计量测度相结合进行文化遗产领域新兴主题探测方法可行；同时分析该领域新兴主题的数据源分布情况，发现其最初多以会议文献和基金项目形式呈现，期刊论文、学位论文具有一定滞后性。
关键词：
多源数据 新兴主题 主题探测 文化遗产
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张家惠 丁敬达
[目的 /意义]大科学时代，海量且类型多样的学术文献给新兴主题的识别和把握带来一定的困难和障碍。因此，基于多源数据，新兴主题探测方法的研究就十分必要和有意义。[方法 /过程]对期刊论文、学位论文、会议文献、基金项目等多种来源数据，利用PLDA模型分别进行文本语义内容挖掘，结合VSM模型将多源数据在主题语义层面进行深度融合，并根据新兴主题特征量化指标进行筛选和识别。[结果 /结论 ]实证研究表明将文本内容挖掘和文献计量测度相结合进行文化遗产领域新兴主题探测方法可行；同时分析该领域新兴主题的数据源分布情况，发现其最初多以会议文献和基金项目形式呈现，期刊论文、学位论文具有一定滞后性。
关键词：
多源数据 新兴主题 主题探测 文化遗产
[期刊] 南开管理评论
[作者]
马鸿佳 肖彬 韩姝婷
在VUCA 时代外部环境瞬息万变，动态能力已成为组织长期生存和发展及应对动荡环境的关键能力。先前的动态能力研究大多基于成熟企业，创业企业因为年龄和规模的劣势更容易面临着生存与发展的巨大挑战，更具灵活性的创业企业动态能力可能具备特殊性。然而，尽管学术界对创业领域动态能力的研究兴趣日益浓厚，但相关研究较为零散，且理论体系尚未形成。因此，本研究以创业领域动态能力352篇英文文献为研究对象，基于LDA主题模型聚合出15个主题，结合人工编码及LDAvis 可视化工具确定了内涵和微观基础、前因、边界条件和结果4 个研究内容。在此基础上，对相关主题的关键中英文文献进行了系统化梳理，构建了创业领域动态能力的综合研究框架，结合该框架呼吁学者进一步关注超越组织层面的动态能力研究，探索数据驱动的创业企业动态能力研究，以及拓展创业领域的动态能力研究方法、数据来源。
关键词：
创业领域 动态能力 主题模型 文献回顾
[期刊] 南开管理评论
[作者]
马鸿佳 肖彬 韩姝婷
在VUCA 时代外部环境瞬息万变，动态能力已成为组织长期生存和发展及应对动荡环境的关键能力。先前的动态能力研究大多基于成熟企业，创业企业因为年龄和规模的劣势更容易面临着生存与发展的巨大挑战，更具灵活性的创业企业动态能力可能具备特殊性。然而，尽管学术界对创业领域动态能力的研究兴趣日益浓厚，但相关研究较为零散，且理论体系尚未形成。因此，本研究以创业领域动态能力352篇英文文献为研究对象，基于LDA主题模型聚合出15个主题，结合人工编码及LDAvis 可视化工具确定了内涵和微观基础、前因、边界条件和结果4 个研究内容。在此基础上，对相关主题的关键中英文文献进行了系统化梳理，构建了创业领域动态能力的综合研究框架，结合该框架呼吁学者进一步关注超越组织层面的动态能力研究，探索数据驱动的创业企业动态能力研究，以及拓展创业领域的动态能力研究方法、数据来源。
关键词：
创业领域 动态能力 主题模型 文献回顾
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
颜端武 苏琼 张馨月
[目的/意义]从时序主题演化的角度,构建探测科学领域研究前沿的途径与方法,为科技创新和科研决策提供有效支撑。[方法/过程]提出基于时序主题关联演化的前沿探测三阶段模型。首先将领域文本集合按照时间窗进行划分,利用LDA主题模型生成各个时间窗的研究主题;再通过相邻时间窗主题之间的相似度建立主题关联,设置主题关联过滤规则并对无效主题关联进行剔除;最后,按主题之间的关联关系构建主题演化路径,根据主题路径变化探测科学领域研究前沿。[结果/结论]以石墨烯领域中文科技文献为研究案例,进行时序主题关联演化分析,探测出石墨烯纳米复合材料及其应用、石墨烯电极材料研究以及石墨烯光电性能和应用三大研究前沿,验证了方法模型的有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨波 邵婉婷
[目的/意义]针对现有弱信号全自动识别研究尚不完善的问题,提出基于LDA-BERT融合模型的弱信号全自动识别方法。[方法/过程]基于无监督的LDA主题模型对文本数据集进行主题分类,构建主题和术语双层过滤函数从主题分类的结果中提取早期预警信号,通过紧密中心度、主题权重以及主题自相关性三大度量函数评价主题的弱性,并基于主题内术语的归一化频率和概率提取出弱信号。最后,运用BERT深度学习模型从语义层面对弱信号上下文及其类似词进行扩展。[结果/结论]以2021年1月初疫情重爆发事件为例,使用爆发前三月的社交媒体新闻数据集对构建的系统模型进行验证。实验结果表明,该方法可有效检测出相关弱信号,并挖掘出弱信号随时间推移逐渐增强的演化特性。此外,该融合模型在实现弱信号全自动识别的同时,也表现出较单一模型更强的结果可解释能力。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
崔宇红 王飒 高晓巍 杨卉 曹学伟
[目的 /意义]研究前沿的准确判断是国家宏观层面的战略需求,文献计量学作为一种定量研究方法广泛应用于科学主题探测和研究前沿识别中。[方法 /过程]梳理研究前沿主题探测的发展历程和方法模型,引入全域微观模型的概念,详细介绍SciVal模块采用的主题创建方法,包括直接引用文献聚类、关键词主题命名和研究前沿遴选的主题显著性算法,并对SciVal创建的9. 6万个主题和遴选出的前1%的研究前沿主题的特征进行实证分析。[结果 /结论]全域微观模型可以同时一次识别整个科学领域的所有主题,但不同学科在研究前沿上表现存在差异,不能把主题显著性简单等同为重要性;主题论文数量与主题排名之间存在中度相关性;自动抽取的关键词术语从学科领域层和独特性上命名和描述主题;石墨烯相关前沿主题的演变趋势分析可以用于发现关键节点和新兴主题。
[期刊] 情报科学
[作者]
严承希 王军 李晓杰
【目的/意义】结合随机游走算法Page Rank、词共现和多样性测度指标提出一种改进的热点主题探测方法C_BI-Page Rank,该方法有效提高了热点主题探测的效率和模型质量。【方法/过程】首先对Page Rank算法进行理论回顾,引入词共现和布里渊系数构建C_BI-Page Rank算法模型,然后采用4种不同因素组合的Page Rank算法对Web of Science系统2006-2016的应用心理学领域的期刊文献进行实证分析,最后基于波达计数的专家方法进行算法比较与评价,同时也探索其与词频统计之间
[期刊] 情报杂志
[作者]
孙海生
[目的/意义]共引分析和共词分析是探测领域研究热点问题常用的文献计量学方法,但是这两种方法都存在一定的局限性。而且,现有研究对共现聚类结果的解读缺乏客观性。针对存在的问题,借鉴超网络理论进行改进研究。[方法/过程]选择最新发表而且最受关注的论文作为样本,提取标识文献内容的特征词,构建超网络模型,根据样本相似度进行聚类分析,计算特征词的描述能力、鉴别能力,识别出聚类主题好的描述符,增强聚类结果解读的客观性。[结果/结论]实证分析结果表明,这种方法能够区分特征词在各个聚类主题中的重要性,有利于提高研究人员对聚
关键词：
超网络 文本聚类 描述能力 鉴别能力
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
蒋硕然 陈亚瑞 秦智飞 杨巨成
高斯混合模型是有限个独立高斯模型的线性组合,估计其子模型个数是一个重要的研究问题.一类典型的算法是以最短描述长度为目标函数,在迭代过程中通过对子模型进行分裂与合并操作确定子模型个数.这类方法一般采用熵比、KL散度和模型相似度作为分裂和合并的判别准则.但是熵比或KL散度准则对稀疏子模型和凹形子模型过于敏感导致过度分裂,模型相似度准则不能反映合并后模型的高斯拟合优度导致过度合并.在算法的迭代过程中,这些过度分裂与合并操作产生振荡现象.针对估计子模型个数时出现的过度分裂与合并问题,基于KS检验的高斯混合模型的分裂与合并算法选择熵比与KS检验作为分裂的判别准则,模型相似度和KS检验作为合并的判别准则.最后在六个数据集上进行了实验证明算法的有效性.
[期刊] 情报科学
[作者]
马秀峰 郭顺利 宋凯
【目的 /意义】探析一个学科领域中学术文献的研究内容与研究方法之间的潜在关系,对科学研究和科研管理均具有一定的指导意义。为此,本文给出一种“内容-方法”共现分析方法。【方法 /过程】选取Web of Science数据库中国际著名的17种情报学期刊文献共12082篇,利用LDA模型提取文献主题;通过人工识别对提取的主题分别标注为研究内容和研究方法;通过自编程序,建立学术文献研究内容与研究方法的共现关系;最后通过2-模网络实现共现关系的可视化。【结果 /结论】研究结果表明,“内容-方法”共现分析不仅能够从内
[期刊] 图书情报工作
[作者]
吕鲲 项旻昊 靖继鹏
[目的/意义]颠覆性技术关乎国家竞争力和国际地位,科学准确地识别出颠覆性技术主题,能够解决技术发展过程中主题不够明确、发展路径不够清晰等问题,以此有效把握技术发展动态,调整国家科技战略布局,更好地抢占国际竞争制高点。[方法/过程]以能源科技领域的专利文本数据为研究客体,构建基于Word2Vec词向量与LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题向量的融合特征向量,并引入K-means算法优化主题聚类效果,最后结合颠覆性技术特征指标,识别颠覆性技术主题,利用DTM(Dynamic Topic Model)模型揭示该领域颠覆性技术主题的发展状况。[结果/结论]通过人工验证和模型结果对比可以发现,实证结果具有合理性,且模型的精准率、召回率、F1值均高于同类型的主题模型,证明该方法对颠覆性技术主题识别具有较好效果。
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