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[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] 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] 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] 情报学报
[作者]
李贺 袁翠敏 赵蕴华 祝琳琳
专利信息作为科研项目产出在一定程度上代表了科研成果与科研水平,科研项目立项前往往通过专利信息分析进行技术发展定位,因此探究科研立项与专利信息的关联关系对科研项目管理具有重要意义。本文以美国NSF科研项目立项为例,选取燃料电池、碳纳米管技术和无线传感器网络技术作为数据样本进行案例分析,分别从年度申请趋势、申请机构和内容主题三个维度对相应技术领域的专利信息与科研项目立项信息进行了详细分析,通过相关系数计算和可视化图表方式,科学、直观地展现了各个研究角度的关联关系,并结合技术生命周期理论深入挖掘了科研立项与专利
[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]
刘春艳
以Web of Science数据平台的SCI和SSCI数据库为数据源,下载文本挖掘研究领域的文献全纪录数据,利用CitespaceⅡ信息可视化软件,对1998—2009年间文本挖掘领域研究的文献数据进行统计和可视化分析。确定了作为文本挖掘领域研究基础的经典文献、关键文献,明确了文本挖掘领域学科研究的前沿热点。
[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] 现代情报
[作者]
李永忠 蔡佳
为了更好地了解国内电子政务研究发展阶段,推动电子政务学科发展,本文提出将主题模型应用在电子政务研究主题演化分析中。电子政务主题演化能够挖掘出电子政务研究热点,在电子政务学科建设方面具有一定的理论和实践意义。本研究收集了中国知网中1999-2016年以电子政务为主题的实验数据,采用LDA模型抽样得到每年的文档主题,将采样的主题通过社会网络等方法进行可视化分析。根据主题演化分析结果,本文将国内电子政务研究划分为3个阶段:起步阶段、快速发展阶段、平稳发展阶段,本文还分析了目前国内电子政务研究的热点,展望了国内电
[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] 图书情报知识
[作者]
董克 陶艳
大数据是当前高速发展的新领域，也是广受关注的研究热点之一。本文以ＷＯＳ数据库中大数据研究论文为分析对象，利用斯坦福主题模型工具包对大数据研究的内容进行了挖掘。分析结果表明，当前国际大数据研究集中在大数据环境下的风险控制、大数据的核心技术、特定领域中的大数据及其应用研究等三大类十五个主题；大数据核心技术和特定领域中的大数据及其应用是当前大数据研究的主要内容；目前大数据研究的主题均处于高速发展阶段；特定领域的大数据及其应用研究增速最快，将成为未来最受关注的研究方向。
关键词：
大数据 内容挖掘 主题模型 研究趋势
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
袁慧 马建霞
[目的/意义]研究基于失效专利的数据,以相机和望远镜的镜头相关专利为例,从主题聚类的角度研究该领域中技术的节点并分析高频主题的技术成熟度;通过案例对专利失效的原因和应用过程中的侵权问题进行分析,为技术应用和创新提供思路。[方法/过程]使用LDA模型对失效专利的主题进行分析,计算得到主题出现的频率和主题之间的相似性,进而分析主题相关技术的成熟度;通过案例分析对比专利失效的原因以及应用中侵权的情况,归纳规避侵权的方法。[结果/结论]LDA模型能够很好地发现失效专利中的技术主题,文章使用的失效专利分析方法与侵权
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宋凯 冉从敬
[目的 /意义]技术机会识别是企业技术创新活动得以顺利开展的重要前提，及时发现和把握有价值的技术机会对技术创新突破意义重大。[方法 /过程]从主题挖掘与专利评估的视角提出一种技术机会识别方法，首先应用主题模型识别技术领域涵盖的技术主题并进行专利聚类；其次在技术主题层面展开细粒度分析，综合考虑技术机会应具备前沿性、价值性和时效性的重要特性，采用突变级数法和离群因子算法评估技术主题中的高价值专利和离群专利形成核心专利集，并计算每个技术主题的专利平均年龄；最后，将技术主题中的核心专利占比和专利平均年龄作为核心指标绘制技术机会识别地图，用于识别技术机会。[结果 /结论 ]以智慧农业领域为例，对所提方法进行实证，识别智慧农业领域的5个技术机会，为创新主体的技术研发提供决策支持。但识别结果的定量验证以及融合多源数据进行技术机会识别有待进一步探索。
关键词：
主题模型 价值评估 技术机会 智慧农业
[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。
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