典型文献
基于LDA和关系图谱的数据治理文献主题演化研究
文献摘要：
针对数据治理领域缺乏深层次的主题挖掘,未有效结合机器学习算法开展主题演化研究,无法精准感知数据治理的变化趋势及主题演化规律问题,提出了一种基于LDA模型和关系图谱的数据治理文献主题演化算法.首先,利用LDA模型和层次聚类算法梳理数据治理的核心主题;其次,结合文本特征和群体特征开展主题关系图谱及科研群体发现研究;最后,通过计算主题消融权重实现数据治理主题演化感知分析.实验结果表明,文章提出的方法能有效挖掘数据治理文献的主题,梳理该领域知识的发展态势,确定未来的研究趋势和热点,为数据治理领域的发展提供了理论基础和研究思路.
文献关键词：
数据治理;文本挖掘;LDA模型;关系图谱;主题演化
中图分类号：
作者姓名：
杨秀璋;武帅;宋籍文;廖文婧;任天舒;刘建义
作者机构：
贵州财经大学信息学院 贵州贵阳550025;涟水县财政局 江苏淮安223400;贵州高速公路集团有限公司 贵州贵阳550027
文献出处：
引用格式：
[1]杨秀璋;武帅;宋籍文;廖文婧;任天舒;刘建义-.基于LDA和关系图谱的数据治理文献主题演化研究)[J].信息技术与信息化,2022(08):6-12
A类：
B类：
LDA,关系图谱,文献主题,主题演化,主题挖掘,有效结合,机器学习算法,精准感知,感知数据,演化规律,演化算法,层次聚类算法,核心主题,文本特征,群体特征,科研群体,数据治理主题,化感,感知分析,理该,领域知识,研究趋势,文本挖掘
AB值：
0.372384
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