关联突发权重的主题模型:以共享单车法律问题学术文献为例

发布时间：2022-02-20 05:37

　　[目的/意义]为了发现科研领域中的突发热点,在文本挖掘和文献计量技术的支持下,提出一种关联突发权重的LDA主题模型,分析文献题录数据,自动生成突发主题,便于科研工作人员发现领域内新的重大研究热点,并判断其持续被关注的可能性。[方法/过程]关联突发权重的LDA主题模型主要利用突发监测技术,分析提取突发词汇,并增加其在LDA主题模型中的分配权重,提高突发主题的生成概率。[结果/结论]研究以共享单车法律问题学术文献为例,通过分析突发权重时间轨迹,判断主题的突发性与可持续性;分析主题内高频突发词汇,绘制"词汇-主题"分布热图,对比传统LDA模型与关联突发权重的LDA模型的结果,验证了模型发现突发主题的能力。 

【文章来源】：情报杂志. 2019,38(04)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引 言
1 关联突发权重的主题模型
    1.1 突发监测与突发权重
    1.2 关联突发权重的主题模型
2 关联突发权重的主题模型实验
    2.1 实验数据采集
    2.2 关键词及其突发性分析
    2.3 摘要文本关联突发权重主题分析
    2.4 交叉验证
3 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于引用网络和文本挖掘的技术演化路径识别[J]. 周源,杜俊飞,刘宇飞,郑文江.  情报杂志. 2018(10)
[2]基于改进TF-PDF算法的地震微博热门主题词提取研究[J]. 苏晓慧,张晓东,胡春蕾,邹再超,邱晓康.  地理与地理信息科学. 2018(04)
[3]共词网络LDA模型的中文短文本主题分析[J]. 蔡永明,长青.  情报学报. 2018(03)
[4]基于文献计量和知识图谱可视化方法的国内外低碳技术发展动态研究[J]. 郭宇,王晰巍,贺伟,杨梦晴.  情报科学. 2015(04)



本文编号：3634424