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[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] 统计与决策
[作者]
周西姬 古丽迪娅尔·吐尔孙江 胡泽文
文章从中国知网获取统计学领域全部CSSCI期刊的文献数据，借助科学知识图谱绘制统计学领域2010—2019年的全时段高频关键词共现图谱，以及每两年时间周期的分时段高频关键词共现图谱。通过比较统计学领域全时段和分时段高频关键词的周期演变，识别我国统计学领域的整体研究概况与热点，以及各周期的研究热点、前沿及其变化规律。结果显示：（1）统计学科2010—2019年的七大研究热点主题为经典统计方法、统计误差修正方法、统计学方法特性、统计样本数据、统计评估应用、统计分析方法和统计应用领域；（2）经济增长、结构方程模型、影响因素、货币政策、产业结构等主题是统计学各周期稳定且变化极少的热点研究主题；（3）从2014年开始，统计学科热点主题数量和覆盖范围显著增多，城镇化、碳中和、“一带一路”等前沿热点主题出现，随机森林、BP神经网络等跨学科方法开始融入统计学科。
[期刊] 统计研究
[作者]
杨国立
本文以CSSCI数据库有关统计学科的4246条文献和其所包含的14147条参考文献为研究对象,通过CiteSpaceⅡ对相关引文数据和主题词数据进行分析和处理,以知识图谱的方式,梳理了统计学具有影响力的机构、作者、期刊以及统计学研究前沿与热点。
[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] 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] 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] 情报理论与实践
[作者]
傅柱 王曰芬 关鹏
［目的］为了能够更为全面地探索和揭示研究领域的知识结构和热点主题，文章提出基于分类视角的ＬＤＡ主题抽取方法。［方法］以国外知识流领域为研究对象，根据研究方向将知识流的相关文献分为５类。利用ＬＤＡ主题模型分别对分类后的文献集进行主题抽取，筛选得到不同研究方向下的１１个热点主题，并深入分析不同研究方向下热点主题所揭示的知识点。［结果］实验结果表明，基于分类视角的ＬＤＡ主题抽取方法能够较为全面和细致地挖掘研究领域的学科主题和研究热点。［局限］所提的方法未能与其他主题挖掘方法进行对比，研究结果也未与现有文献中分析出的知识流领域研究热点进行对照。
[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] 图书馆
[作者]
周文博 傅荣贤
对中华人民共和国成立以来我国目录学研究领域的核心作者进行共被引分析,通过h指数确定核心作者,构建共被引矩阵,最后运用SPSS和Ucinet软件,进行聚类和多维尺度分析并绘制出目录学研究的知识图谱,直观形象地展示了这一时间段我国目录学领域的研究现状和发展趋势。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
王晴
MOOCs(大规模开放在线课程)是一种新兴的教学模式,对教育改革产生了重大影响。我国学者对MOOCs的理论研究起步于2012年,而实践探索则稍晚一些。本文以中国知网收录的177篇CSSCI来源期刊论文为样本,采用信息计量学及其可视化展示方法,对国内MOOCs研究的网络结构和聚类主题进行知识图谱分析,较为全面地展示了研究机构及其所属作者群体的分布情况、作者及其所发论文主题的共现网络、核心关键词聚类形成的热点领域,以期为MOOCs理论研究的深入和实践探索的推进提供参考。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
陈云 杜鹏程 王雪
基于中国知网和Web of Science核心集合的文本数据,使用文献计量工具CITESAPCE绘制了关键词共现、文献共被引等知识图谱,发现国际持续创新研究主题包括企业资源(动态能力、知识以及吸收能力)对持续创新的影响、持续改进、可持续创新3个方面。中国是国际持续创新研究的重要力量,向刚教授及其研究团队从20世纪90年代至今先后研究了持续创新的内涵和特征、评价以及动力机制、风险管理等问题。中国持续创新研究经历了3个阶段,当前处于扩散阶段,但对于企业资源与持续创新的关系、持续创新风险等议题的探讨仍需加强。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
王晴
ＭＯＯＣｓ（大规模开放在线课程）是一种新兴的教学模式，对教育改革产生了重大影响。我国学者对ＭＯＯＣｓ的理论研究起步于２０１２年，而实践探索则稍晚一些。本文以中国知网收录的１７７篇ＣｓｓＣＩ来源期刊论文为样本，采用信息计量学及其可视化展示方法，对国内ＭＯＯＣｓ研究的网络结构和聚类主题进行知识图谱分析，较为全面地展示了研究机构及其所属作者群体的分布情况、作者及其所发论文主题的共现网络、核心关键词聚类形成的热点领域，以期为ＭＯＯＣｓ理论研究的深入和实践探索的推进提供参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周庆山 赵雪 赵需要 周格非
借助现代文献管理工具与软件,对2000—2010年间我国数字内容产业方面已发表的相关文献及关键词进行搜集、整理、调研和分析,并进行相关的词频、聚类等分析。
关键词：
数字内容产业 关键词 知识图谱 主题分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
韩兆洲 白月 陈协玲
文章运用文献计量学、知识图谱可视化等现代统计方法,对我国统计学核心期刊(CSSCI)的载文进行数量分析。通过文献计量研究,较全面地展示了我国统计学核心期刊载文在时间分布、期刊分布、基金资助、细分类别、高产作者及科研单位的分布情况;通过知识图谱可视化研究,较全面地展现了统计学研究的热点问题、论文作者科研合作、合作关系网络等分布情况。研究结果较客观地展示了我国统计学科研究现状和发展动态。
关键词：
文献计量 知识图谱 核心期刊 统计学
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 向坤
分析传统LDA模型在进行微博热点挖掘时所得概率结果抽象且难以结合实际解释的缺点;考虑到微博本身的数据特点和信息论中信息量的观点,提出微博热度的概念,并将其引入到LDA模型的热点挖掘研究中,构建基于微博热度的LDA模型;通过API采集微博数据上的实验,证明新方法与旧方法具有相同的性能,而且能得到更直观的微博热度表,并得出更具有说服力的挖掘结论。
关键词：
LDA 微博热度 主题模型 热点挖掘
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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