FAILED
首站-论文投稿智能助手
典型文献
基于主题词和LDA模型的知识结构识别研究
文献摘要:
[目的/意义]基于某一领域科学文献题录进行学科知识结构识别是文献计量分析的一个重要任务,可以揭示该领域的研究主题.[方法/过程]主题词包含的题目、摘要和关键词3方面内容均是作者对文献语义信息的有效概括,LDA模型可以挖掘词语间的语义信息.本文提出基于主题词和LDA模型进行知识结构识别的具体方法,以基于谷歌学术指标获得的2014-2018年数据挖掘领域顶尖英文期刊论文为例,进行基于关键词(或主题词)、采用共现聚类(或LDA模型)的4组交叉实证分析.[结果/结论]实验结果表明,基于主题词和LDA模型进行知识结构识别有效,且得到的研究主题涉及应用更广、粒度更细.
文献关键词:
知识结构;LDA模型;主题词;共词分析;数据挖掘
作者姓名:
黄月;张昕
作者机构:
北京语言大学信息科学学院,北京100083
文献出处:
引用格式:
[1]黄月;张昕-.基于主题词和LDA模型的知识结构识别研究)[J].现代情报,2022(03):48-56
A类:
B类:
主题词,LDA,结构识别,科学文献,题录,学科知识结构,文献计量分析,题目,摘要,语义信息,词语,行知,具体方法,年数,顶尖,英文期刊,期刊论文,共词分析
AB值:
0.299635
相似文献
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。