典型文献
面向多源数据的学科主题挖掘与演化分析
文献摘要：
[目的]挖掘学科领域研究主题随时间的演变情况,帮助学者快速了解领域现状与研究趋势.[方法]融合多源数据后,根据时间段划分领域研究主题,运用主题热度、密度和紧密中心度计算主题重要性,利用语义相似度挖掘相邻时间段的关联主题,结合主题重要性波动与相似度判定话题演化类型,识别主题演化路径.[结果]选取人工智能领域,分析近20年研究主题的变化情况,得到4个时间段的热点研究主题和主要演化路径,各时间段间有明显的主题融合与分裂发展.[局限]主题命名规则设定不够科学化;人工智能产业蓬勃发展,所用数据演化分析未能展示整个生命周期发展全貌.[结论]对多源数据的主题演化分析,能够有效揭示学科发展特征,主题越重要,其进化能力越强.
文献关键词：
主题演化;LDA;主题相似度;演化类型;多源数据
中图分类号：
作者姓名：
李慧;胡吉霞;佟志颖
作者机构：
西安电子科技大学经济与管理学院 西安 710126
文献出处：
引用格式：
[1]李慧;胡吉霞;佟志颖-.面向多源数据的学科主题挖掘与演化分析)[J].数据分析与知识发现,2022(07):44-55
A类：
B类：
多源数据,主题挖掘与演化,学科领域,研究趋势,分领,主题热度,中心度,语义相似度,话题演化,演化类型,主题演化路径,人工智能领域,热点研究主题,命名规则,人工智能产业,全貌,主题演化分析,发展特征,LDA,主题相似度
AB值：
0.338614
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