面向教育技术学文献数据的主题挖掘

发布时间：2017-10-09 08:46

  本文关键词：面向教育技术学文献数据的主题挖掘

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【摘要】：对网络环境下海量的科技文献数据进行文本挖掘可以有效地提高科技文献信息的可用性,发现隐藏的知识。LDA (Latent Dirichlet Allocation)模型是一种能够提取文本隐含主题的非监督学习模型。论文基于LDA模型,以三种国际教育技术期刊在2004-2008年间出版的学术文献为研究对象,进行了主题挖掘和文献分析。
【作者单位】： 华东师范大学教育信息技术学系;
【关键词】： 教育技术学领域 科技文献 主题挖掘 相似度分析 文献数据 文档 概率分布 概率模型 多项式分布 数据集中
【分类号】：TP311.13;G43
【正文快照】： 引言随着信息技术的发展，网络科技文献资源己经成为知识经济的重要载体，提供了丰富的数字化信息资源和大量的文献数据信息，包括电子期刊、电子图书、学位论文和电子文档等。这些电子文献数据在网络环境下呈指数级增长，成为一座巨大的知识宝库，也为文献数据的管理带来了

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