[目的/意義]為了發(fā)現(xiàn)科研領(lǐng)域中的突發(fā)熱點,在文本挖掘和文獻計量技術(shù)的支持下,提出一種關(guān)聯(lián)突發(fā)權(quán)重的LDA主題模型,分析文獻題錄數(shù)據(jù),自動生成突發(fā)主題,便于科研工作人員發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域內(nèi)新的重大研究熱點,并判斷其持續(xù)被關(guān)注的可能性。[方法/過程]關(guān)聯(lián)突發(fā)權(quán)重的LDA主題模型主要利用突發(fā)監(jiān)測技術(shù),分析提取突發(fā)詞匯,并增加其在LDA主題模型中的分配權(quán)重,提高突發(fā)主題的生成概率。[結(jié)果/結(jié)論]研究以共享單車法律問題學(xué)術(shù)文獻為例,通過分析突發(fā)權(quán)重時間軌跡,判斷主題的突發(fā)性與可持續(xù)性;分析主題內(nèi)高頻突發(fā)詞匯,繪制"詞匯-主題"分布熱圖,對比傳統(tǒng)LDA模型與關(guān)聯(lián)突發(fā)權(quán)重的LDA模型的結(jié)果,驗證了模型發(fā)現(xiàn)突發(fā)主題的能力。 

【文章來源】：情報雜志. 2019,38(04)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 關(guān)聯(lián)突發(fā)權(quán)重的主題模型
    1.1 突發(fā)監(jiān)測與突發(fā)權(quán)重
    1.2 關(guān)聯(lián)突發(fā)權(quán)重的主題模型
2 關(guān)聯(lián)突發(fā)權(quán)重的主題模型實驗
    2.1 實驗數(shù)據(jù)采集
    2.2 關(guān)鍵詞及其突發(fā)性分析
    2.3 摘要文本關(guān)聯(lián)突發(fā)權(quán)重主題分析
    2.4 交叉驗證
3 結(jié) 論


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]共詞網(wǎng)絡(luò)LDA模型的中文短文本主題分析[J]. 蔡永明,長青.  情報學(xué)報. 2018(03)
[4]基于文獻計量和知識圖譜可視化方法的國內(nèi)外低碳技術(shù)發(fā)展動態(tài)研究[J]. 郭宇,王晰巍,賀偉,楊夢晴.  情報科學(xué). 2015(04)



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