當(dāng)代科學(xué)技術(shù)日新月異,學(xué)科領(lǐng)域紛繁復(fù)雜,知識(shí)門(mén)類(lèi)在高度分化的同時(shí)又不斷趨向綜合,只研究單一學(xué)科難以滿(mǎn)足當(dāng)今社會(huì)的需求,因此面向多學(xué)科的研究逐步發(fā)展起來(lái)。本文利用LDA主題模型研究國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)學(xué)學(xué)科交叉現(xiàn)狀及演化態(tài)勢(shì),主要分為以下5步:(1)下載CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)圖書(shū)情報(bào)學(xué)10種核心期刊近十五年共35472篇文獻(xiàn)的題錄信息,利用自編程序提取這些文獻(xiàn)的參考文獻(xiàn)對(duì)應(yīng)的期刊名,并歸類(lèi)到相應(yīng)學(xué)科。(2)形成學(xué)科交叉三級(jí)指標(biāo),確定管理學(xué)、法學(xué)、醫(yī)學(xué)3個(gè)學(xué)科為圖書(shū)情報(bào)學(xué)的三個(gè)交叉學(xué)科,利用python程序爬取近十五年這3個(gè)學(xué)科論文的摘要86075篇。(3)使用jieba分詞軟件對(duì)獲取的摘要進(jìn)行分詞,利用Notepad++進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。(4)基于Eclipse集成開(kāi)發(fā)環(huán)境,運(yùn)用困惑度確定模型主題數(shù)目,通過(guò)LDA提取3個(gè)學(xué)科近十五年的研究主題,根據(jù)主題-詞項(xiàng)概率分布文件進(jìn)行主題標(biāo)識(shí),根據(jù)文檔-主題概率分布文件計(jì)算各個(gè)主題的主題強(qiáng)度,對(duì)與國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)學(xué)交叉的學(xué)科主題進(jìn)行具體分析。(5)引入時(shí)間因素,厘清圖書(shū)情報(bào)學(xué)與三個(gè)學(xué)科的交叉文獻(xiàn)隱含的知識(shí)信息,依據(jù)主題強(qiáng)度分布情況對(duì)主題演化態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析,為相關(guān)人員進(jìn)行科...

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
        1.2.1 理論意義
        1.2.2 實(shí)踐意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
        1.3.1 LDA主題模型國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 圖書(shū)情報(bào)學(xué)學(xué)科交叉國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.3 研究現(xiàn)狀述評(píng)
    1.4 相關(guān)概念界定
        1.4.1 學(xué)科交叉
        1.4.2 學(xué)科交叉強(qiáng)度
    1.5 研究?jī)?nèi)容和研究方法
        1.5.1 研究?jī)?nèi)容
        1.5.2 研究方法
    1.6 本文的創(chuàng)新及結(jié)構(gòu)
        1.6.1 本文的創(chuàng)新
        1.6.2 本文的結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 LDA主題模型
        2.1.1 LDA主題模型的表示
        2.1.2 參數(shù)估計(jì)
        2.1.3 新樣本的推斷
        2.1.4 基于LDA的主題抽取原理
        2.1.5 主題強(qiáng)度度量
    2.2 學(xué)科交叉
        2.2.1 學(xué)科交叉的研究方法
        2.2.2 學(xué)科交叉的研究對(duì)象
        2.2.3 學(xué)科交叉的演化特征
    2.3 引文分析法
第3章 圖書(shū)情報(bào)學(xué)與其他學(xué)科交叉強(qiáng)度分析
    3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理
        3.1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的選取
        3.1.2 數(shù)據(jù)采集與處理
    3.2 數(shù)據(jù)分析
        3.2.1 2005-2009年學(xué)科交叉分析
        3.2.2 2010-2014年學(xué)科交叉分析
        3.2.3 2015-2019年學(xué)科交叉分析
        3.2.4 2005-2019年總體學(xué)科交叉分析
第4章 基于LDA的圖書(shū)情報(bào)學(xué)學(xué)科交叉主題發(fā)現(xiàn)
    4.1 研究對(duì)象的選取
    4.2 圖書(shū)情報(bào)學(xué)與管理學(xué)學(xué)科知識(shí)交叉主題發(fā)現(xiàn)
        4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.2 模型訓(xùn)練
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.3 圖書(shū)情報(bào)學(xué)與法學(xué)學(xué)科知識(shí)交叉主題發(fā)現(xiàn)
        4.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.3.2 模型訓(xùn)練
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.4 圖書(shū)情報(bào)學(xué)與醫(yī)學(xué)學(xué)科知識(shí)交叉主題發(fā)現(xiàn)
        4.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.4.2 模型訓(xùn)練
        4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
第5章 基于LDA的圖書(shū)情報(bào)學(xué)學(xué)科交叉主題演化分析
    5.1 主題強(qiáng)度分布
        5.1.1 圖書(shū)情報(bào)學(xué)與管理學(xué)交叉主題強(qiáng)度分布
        5.1.2 圖書(shū)情報(bào)學(xué)與法學(xué)交叉主題強(qiáng)度分布
        5.1.3 圖書(shū)情報(bào)學(xué)與醫(yī)學(xué)交叉主題強(qiáng)度分布
    5.2 主題演化
        5.2.1 圖書(shū)情報(bào)學(xué)與管理學(xué)交叉主題演化
        5.2.2 圖書(shū)情報(bào)學(xué)與法學(xué)交叉主題演化
        5.2.3 圖書(shū)情報(bào)學(xué)與醫(yī)學(xué)交叉主題演化
第6章 結(jié)語(yǔ)
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 研究不足與展望
        6.2.1 研究不足
        6.2.2 研究展望
附錄A 將參考文獻(xiàn)歸類(lèi)到相應(yīng)學(xué)科的程序
附錄B 爬取三個(gè)學(xué)科論文摘要的程序
參考文獻(xiàn)
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果
致謝



本文編號(hào)：3874946