我国主题模型研究进展的多维度可视化分析

发布时间：2017-12-28 16:01

  本文关键词：我国主题模型研究进展的多维度可视化分析　出处：《情报科学》2017年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：【目的/意义】从时间分布、期刊分布、学科分布、研究机构分布、核心作者、高频作者合著网络以及高频关键词共现网络等多个维度对国内"主题模型"研究领域的相关文献进行了可视化分析。【方法/过程】以国内CNKI数据库收录的从2000年到2017年7月间有关主题模型的相关文献作为数据源,基于社会网络分析法,使用SATI软件——科技文本题录信息统计工具来构建共词矩阵,利用Ucinet工具实现知识图谱的绘制。【结果/结论】通过对国内主题模型研究领域的合作网络和研究热点的揭示,促进相关领域的理论创新和实践融合。
[Abstract]:[visual analysis of multiple dimensions of objective / significance] from time distribution, periodical distribution, subject distribution, research institutions distribution, core authors, authors and the high frequency of high frequency network words co-occurrence network of domestic literature "theme" model research. [method] / process takes the CNKI database from 2000 to July 2017 on the topic model related literature as the data source, based on social network analysis, to construct the co word matrix using SATI software technology text of statistical tools, Ucinet tools are used to realize the knowledge map drawing. [results / Conclusion] it promotes the integration of theoretical innovation and practice in related fields by revealing the cooperation network and research hot spots in the field of domestic theme model research.
【作者单位】： 中国科学技术信息研究所;北华大学;
【分类号】：G353.1
【正文快照】： 在当前大数据环境下,科技信息也相应的呈现出数据量繁多、数据类型多样、高速动态更新以及价值性稀疏的特点。在这样的背景下,如何实现数据的自动化语义挖掘成为摆在情报学工作者面前的一个新课题。主题模型可以实现文本维度的压缩,同时反应文本中主要特征词之间的语义关联,并

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本文编号：1346454