- 年份
- 2024(9465)
- 2023(14032)
- 2022(12303)
- 2021(11666)
- 2020(9750)
- 2019(22737)
- 2018(22636)
- 2017(44101)
- 2016(23667)
- 2015(26877)
- 2014(26691)
- 2013(25993)
- 2012(23503)
- 2011(20869)
- 2010(20695)
- 2009(18612)
- 2008(17692)
- 2007(15166)
- 2006(12842)
- 2005(10826)
- 学科
- 济(93079)
- 经济(92976)
- 管理(68122)
- 业(65038)
- 企(55476)
- 企业(55476)
- 方法(49091)
- 数学(43108)
- 数学方法(42313)
- 农(23365)
- 财(22933)
- 中国(22137)
- 学(21011)
- 业经(20198)
- 理论(17510)
- 地方(16919)
- 贸(15722)
- 贸易(15714)
- 农业(15686)
- 务(15465)
- 财务(15379)
- 财务管理(15344)
- 易(15258)
- 技术(14961)
- 和(14936)
- 企业财务(14502)
- 制(14463)
- 环境(13969)
- 划(12902)
- 银(12223)
- 机构
- 大学(329582)
- 学院(328130)
- 管理(134931)
- 济(125992)
- 经济(123266)
- 理学(118799)
- 理学院(117548)
- 管理学(115026)
- 管理学院(114446)
- 研究(102134)
- 中国(74440)
- 京(68937)
- 科学(65483)
- 财(55593)
- 业大(50303)
- 农(49878)
- 所(49703)
- 中心(47207)
- 财经(46134)
- 研究所(45811)
- 江(45145)
- 范(43034)
- 北京(42887)
- 师范(42608)
- 经(42146)
- 农业(39118)
- 院(37810)
- 经济学(37504)
- 州(36983)
- 技术(35597)
- 基金
- 项目(234449)
- 科学(184820)
- 基金(170829)
- 研究(169462)
- 家(148656)
- 国家(147482)
- 科学基金(128262)
- 社会(105319)
- 社会科(99865)
- 社会科学(99839)
- 省(91550)
- 基金项目(90705)
- 自然(85910)
- 自然科(83985)
- 自然科学(83963)
- 自然科学基金(82392)
- 教育(79379)
- 划(77168)
- 资助(71631)
- 编号(69759)
- 成果(54578)
- 重点(51931)
- 部(51401)
- 创(48822)
- 发(48564)
- 课题(46969)
- 创新(45479)
- 科研(45430)
- 教育部(44323)
- 大学(44130)
- 期刊
- 济(127806)
- 经济(127806)
- 研究(90770)
- 中国(55231)
- 学报(51917)
- 管理(48450)
- 科学(47672)
- 农(43731)
- 财(41980)
- 大学(39969)
- 教育(37599)
- 学学(37540)
- 技术(31406)
- 农业(30931)
- 融(21994)
- 金融(21994)
- 业经(21693)
- 财经(21296)
- 经济研究(21013)
- 图书(18404)
- 经(18087)
- 统计(16555)
- 科技(16334)
- 技术经济(16315)
- 问题(16094)
- 业(15699)
- 理论(15672)
- 版(15290)
- 策(14816)
- 实践(14374)
共检索到451159条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张培晶 宋蕾
在介绍概率主题模型发展过程以及概率主题模型的代表性模型LDA基本原理的基础上,分析LDA模型的特征及其用于微博类网络文本挖掘的优势;介绍和评述微博环境下现有的基于LDA模型的文本主题建模方法,并对其扩展方式和建模效果进行总结和比较;最后对微博文本主题建模的发展方向进行展望。
关键词：
LDA 概率主题模型 微博 主题建模
[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]
梁晓贺 田儒雅 吴蕾 张学福
[目的/意义]对现有微博主题发现的研究文献进行全面的梳理和评述,为研究人员深入开展相关研究提供借鉴。[方法/过程]针对传统的主题发现的基本原理和主要研究方法,分析微博文本的组织特征,从基于短文本特征和基于非文本特征的这两个角度对微博主题发现方法进行梳理,并对两类方法进行详细的阐述及特点分析,最后对微博主题发现研究的发展趋势进行展望。[结果/结论]目前微博主题发现的研究还处于探索阶段,未来应该继续深化理论探索、创新研究方法。
关键词：
微博 主题发现 文本聚类 主题模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
裴超 肖诗斌 江敏
大规模文档集中潜藏的语义信息一般可以用潜在狄利克雷（ＬＤＡ）主题模型识别，因为微博短文本语义稀疏，所以在微博短文本聚类中的应用并不理想。利用传统的潜在狄利克雷分布的主题模型来给微博建模，得到的微博用户分布并不直观，通过改进的ＬＤＡ模型将用户表示为主题概率向量，不仅能够充分地挖掘文本隐藏的语义信息，同时能够直观地呈现用户的主题分布。提出基于密度区域划分的Ｋ－ｍｅＡｎｓ算法对微博用户进行聚类。使用真实的微博数据集进行验证，与传统的Ｋ－ｍｅＡｎｓ聚类方法对比，采用该方法对微博用户的聚类能够有较明显的提高。
关键词：
微博 主题模型 文本聚类 k均值算法
[期刊] 软科学
[作者]
梁斐然 王利平
作为战略与组织研究领域的重要分支，组织制度分析已经蓬勃发展了40多年。该视角探索了制度情境对组织的渗透与建构，具有重要的学术价值和现实意义。然而该视角在中国的发展长期以来却呈现出实证资料丰富而理论研究偏狭的特征。本文以国内外重要文献为语料库，通过主题建模提出了该流派沿革的过程模型，据此阐明了组织制度分析的发展脉络与细分流派。在深度对比国内外文献主题脉络的基础上，从中国情境、数字经济、技术发展、理论反思四个角度指出组织制度分析在中国情境中的巨大研究潜力，以期为进一步研究中国故事提供独特的理论视角。
关键词：
组织制度分析 主题建模 中国情境
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
郭红梅 张智雄
本文通过文献调研分析，将基于图挖掘的文本主题识别方法总结为中心度方法、紧密关联子图查找和图聚类三种，后两者又细分为基于ｃｌｉｑｕｅ子团或类ｃｌｉｑｕｅ子团、基于图拓扑结构或结点属性聚类的方法。中心度方法通过对比文本网络中术语结点的重要度来实现文本主题的识别，紧密关联子图查找和图聚类方法则是根据文本图中术语结点和边的属性相似度来识别文本核心主题。基于语言文本网络自身特性，如何构建复杂文本关系图来同时揭示术语间的句法、共现和语义关系，如何基于术语关联和图拓扑结构识别其中的紧密关联子团，基于何种标准将紧密关联子团聚类以揭示文本核心主题，都是未来需要进一步深入研究的问题。
[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] 图书情报工作
[作者]
俞琰 赵乃瑄
[目的 /意义]针对专利文本主题建模中领域停用词自动选取尚未有充分研究的问题,提出一种新的领域停用词自动选取方法,用于专利文本主题模型分析,以提高专利主题模型的区分度与建模质量。[方法 /过程]领域停用词本质上是信息比较少,在不同类别专利文本中区分度低的词。因此,引入辅助专利文本集,使用类别熵衡量词的分布情况,然后依据词的类别熵进行排序,选取类别熵最大的若干词作为领域停用词。[结果 /结论]实验通过专利文本数据,验证了该方法的可行性与有效性,能够有效地提高专利主题模型的区分度。
关键词：
专利文本 主题建模 领域停用词 自动选取
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宋姜 吴鹏 甘利人
以国外SCI、EI、ISTP数据库和国内CNKI数据库收录的核心期刊中关于网络舆情建模主题的论文为分析对象,从论文数量和研究方法上对网络舆情建模进行总体概括,根据建模对象的不同将其分为针对网络舆情信息本身的建模方法和针对网民群体的建模方法两大类,并对每大类下面的建模方法进行讨论,指出各类模型方法中存在的一些不足,在此基础上,提出一些改进意见并探讨未来的重点研究方向。
关键词：
网络舆情 网民群体 模型方法 述评
[期刊] 统计与决策
[作者]
周利芬 尹光辉
在对国外财务困境预警模型及建模方法进行总结分类的基础上,本文选取了混沌模型、累积总和模型、自组织映射、生存分析、多维标度五种典型新方法和多元判别分析、多元逻辑回归分析、人工神经网络三种主流方法进行重点评述,并比较分析了各个方法的优势和局限性,对未来的研究方向进行了展望。
关键词：
财务困境 预警模型 建模方法
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
许海云 武华维 罗瑞 董坤 李婧
当前文本主题获取方法大多依靠单一关联分析,不能全面分析可获取信息,难以准确获取科技发展主题。科技文献的主题词、作者和引文之间蕴含了以研究主题内容为纽带的语义关联关系,主题词共现关系、引文关系和合著关系分别从不同的角度展现了主题关联关系。因此,本文根据主题词之间语义关系距离的远近,将主题识别中主题词关联分为基础关系、强化关系和新增关系,在此基础上提出面向主题识别的多元关系抽取及关系融合方法;并以基因工程疫苗的研发与制备领域为例进行领域实证分析,利用PathSelClus算法实现基于多元关系融合的主题聚类,通过对比实验证明多元关系融合可以有效提高实证领域的文本主题聚类效果,而未来多关系融合主题识别则是需要重点关注的问题。图4。表6。参考文献19。
[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] 情报科学
[作者]
崔金栋 杜文强 关杨 罗文达
【目的/意义】随着LDA模型成为微博信息推荐的主要工具,众多的LDA演化模型的使用问题成为研究者亟待解决地问题。【方法/过程】首先,从演化发展角度对LDA模型运行机理进行了解析,揭示了模型使用的先决条件和算法内涵;其次,从不同需求的视角揭示了RB-LDA、RT-LDA、C-LDA、MB-LDA等扩展模型对LDA模型的功能性补充;最后,提出LDA模型的技术演化方向。【结果/结论】结果表明可利用微型本体来提升语义性、利用多种模型融合来提升精度、利用大数据来提升数据质量是LDA模型未来的演化方向,可使LDA模型
关键词：
LDA 模型融合 本体 大数据
[期刊] 情报科学
[作者]
邱明涛 马静 张磊 姚兆旭
【目的/意义】提出一种基于可扩展LDA模型的微博话题特征抽取方法。【方法/过程】利用词语权重调整方法筛选高贡献度高频词语;基于bootstrap思想,迭代产生特征词条候选集;引入信息熵值理论筛选话题词条;并利用四维泛化分类实现对特征词条的泛化和归类。【结果/结论】本文以真实新浪微博数据为实验对象,实验结果表明基于扩展LDA模型的特征词提取方法可弥补传统LDA模型在话题可解释性上的不足,有效地对微博文本进行话题特征抽取。
关键词：
LDA模型 微博话题 话题特征 特征抽取
[期刊] 情报科学
[作者]
刘江华
【目的/意义】非常态分布状态下,LDA主题模型的检索效果较差;在数据量较小的情况下LDA主题模型计算出来的正确率较低。【方法/过程】本文提出一种基于Kmeans聚类算法的LDA主题模型检索方法,本检索方法以Kmeans算法为基础,对文本主题进行聚类和语义相关度分析,避免了传统LDA主题模型存在的诸多缺陷。【结果/结论】实验结果显示,不论是一般还是多义主题关键词的检索,本文的LDA主题模型在耗时和准确率上均比本文列出的其他三种主题模型具有明显的优势,进一步验证了本文提出方法的有效性。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
