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題名:多維主題演化分析模型構建與實證研究
書刊名:情報理論與實踐
作者:劉自強王效岳白如江
出版日期:2017
卷期:2017(3)
頁次:92-98
主題關鍵詞:多維度主題識別主題演化可視化模型實證研究Multi-dimensionTopic identificationTopic evolutionVisualizationModelEmpirical study
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[目的/意義]分析科研主題的復雜演化過程,能夠幫助學者及時把握研究熱點、研究前沿和發展趨勢,然而目前主題演化相關研究主要從單一維度進行演化分析。[方法/過程]文章構建了基于主題熱度、狀態和演化路徑3個維度的主題演化分析模型,以碳納米管研究領域為例進行了實證研究,首先對相關科技文獻數據進行采集、預處理,并利用PLDA模型進行主題識別,然后基于多維主題演化分析模型,結合可視化技術,構建了多個維度的科學知識圖譜,分析了主題熱度、演化狀態、宏觀演化脈絡和微觀演化路徑,清晰地描繪了碳納米管領域的主題演化脈絡、趨勢。[結果/結論]研究結果表明,多維主題演化分析模型能夠準確分析主題演化生命周期的復雜過程。
[Purpose/significance] Analysis on the complex process of scientific research topic evolution can help scholars grasp research focus, research frontiers and developing trend, however the current topic evolution researches mainly analyze evolution from a single dimension. [Method/process] This paper builds a topic evolution analysis model based on the topic popularity, evolution status and evolution path, with carbon nanotubes research area as an example for the empirical research. Firstly, the paper collects and preprocesses relevant scientific literature data, and uses the PLDA model to identify the topics. Then based on the multi-dimensional topic evolution analysis model, combining with visualization technology, the paper constructs the multi-dimensional scientific knowledge map to analyze the topic popularity, evolution status, macro evolution venation and micro evolution path,which can clearly depict the topic evolution venation and trends in the field of carbon nanotubes. [Result/conclusion] Results show multi-dimensional topic evolution analysis model can accurately analyze the complex process of the topic evolution life cycle.
期刊論文
1.Callon, M. N.、Courtial, J. P. N.、Laville, F. N.(1991)。Co-word analysis as a tool for describing the network of interactions between basic and technological research: The case of polymer chemsitry。Scientometrics,22(1),155-205。  new window
2.王曉光、程齊凱(2013)。基於NEViewer的學科主題演化可視化分析。情報學報,32(9),900-911。  延伸查詢new window
3.Le, M. H.、Ho, T. B.、Nakamori, Y.(2005)。Detecting Emerging Trends from Scientific Corpora。International Journal of Knowledge and Systems Sciences,2(2),45-69。  new window
4.王莉亞(2014)。主題演化研究進展。情報探索,2014(4),29-32。  延伸查詢new window
5.白如江、冷伏海(2013)。K-clique社區知識創新演化方法研究。圖書情報工作,57(17),94-99。  延伸查詢new window
6.殷蜀梅(2008)。判斷新興研究趨勢的技術框架研究。圖書情報知識,2008(5),76-80。  延伸查詢new window
7.包成名、宗乾進、袁勤儉(2012)。技術經濟與管理學科研究熱點、主題及方法演化--基於信息可視化的學科知識圖譜構建。信息資源管理學報,2012(3),64-71。  延伸查詢new window
8.TU, Y.、SENG, J.(2012)。Indices of novelty for emerging topic detection。Journal of Information Processing and Management,48(2),303-325。  new window
9.程齊凱、王曉光(2013)。一種基於共詞網絡社區的科研主題演化分析框架。圖書情報工作,57(8),91-96。  延伸查詢new window
10.范云滿、馬建霞(2014)。基於LDA與新興主題特徵分析的新興主題探測研究。情報學報,33(7),698-711。  延伸查詢new window
11.黃魯成、唐月強、吳菲菲(2015)。基於文獻多屬性測度的新興主題識別方法研究。科學學與科學技術管理,2015(2),34-43。  延伸查詢new window
12.祝娜、王芳(2016)。基於主題關聯的知識演化路徑識別研究--以3D打印領域為例。圖書情報工作,60(5),101-109。  延伸查詢new window
13.吳斌、王柏、楊勝畸(2011)。基於事件的社會網絡演化分析框架。軟件學報,22(7),1488-1502。  延伸查詢new window
14.錢鐵雲、李青、許承瑜(2010)。面向科技主題發展分段的社區核心圈技術。計算機科學與探索,4(2),170。  延伸查詢new window
15.王旭仁、姚葉鵬、冉春風、何發鎂(2013)。一種並行LDA主題模型建立方法研究。北京理工大學學報,2013(6),590-593。  延伸查詢new window
16.高陽、嚴建峰、劉曉升(2015)。樸素並行LDA。計算機科學,2015(6),243-246。  延伸查詢new window
17.Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan, Michael I.(2003)。Latent Dirichlet allocation。Journal of Machine Learning Research,3(4/5),993-1022。  new window
會議論文
1.Blei, D. M.、Lafferty, J. D.(2006)。Dynamic Topic Models。The 23rd International Conference on Machine Learning。ACM。113-120。  new window
2.HALL, D.、JYRAFSKY, D.、MANNING, C. D.(2008)。Studying the history of ideas using topic models。Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,363-371。  new window
圖書
1.Salton, G.、McGill, M. J.(1986)。Introduction to Modern Information Retrieval。McGraw-Hill。  new window
2.Knoke, D.、楊松、李蘭(2012)。社會網絡分析。上海:上海人民出版社。  延伸查詢new window
3.王效岳、白如江(2015)。海量網絡學術文獻自動分類技術研究。北京:人民出版社。  延伸查詢new window
 
 
 
 
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